Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

MCSU-Stereo	0.22 59	0.14 1	0.60 24	0.23 90	0.15 105	0.43 160	0.17 83	0.35 36	0.38 144	0.17 42	0.21 77	0.22 132	0.13 18	0.53 332	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 342

LGCAT	0.24 79	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 22	0.34 34	0.19 2	0.17 42	0.13 16	0.23 150	0.15 53	0.39 223	0.21 147	0.14 483	0.34 637	0.07 2	0.08 151	0.07 5	0.53 639

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 436	0.12 21	0.32 48	0.14 22	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 73	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 440	0.07 5	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.32 20	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 508	0.13 52	0.32 48	0.15 44	0.35 36	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 73	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 572	0.07 5	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 142	0.57 19	0.20 9	0.18 220	0.37 92	0.14 22	0.30 12	0.25 6	0.18 53	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 171	0.60 24	0.21 33	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.19 74	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 73	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 142	0.60 24	0.20 9	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.18 53	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

monster-pro	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

PipStereo	0.19 8	0.26 129	0.85 95	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 129	0.88 104	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22a	0.20 19	0.28 171	0.89 108	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 22	0.32 20	0.35 95	0.12 2	0.09 1	0.22 132	0.16 68	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.05 1	0.13 201	0.11 148

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 71	0.17 83	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 53	0.28 91	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

PSi22	0.37 229	0.73 492	1.71 299	0.28 246	0.13 52	0.44 173	0.14 22	0.64 306	0.51 294	0.22 123	0.28 173	0.36 286	0.22 173	0.65 385	0.27 251	0.07 26	0.14 469	0.07 2	0.06 21	0.28 502	0.12 196

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 22	0.20 147	0.50 191	0.37 137	0.21 103	0.22 97	0.27 211	0.24 215	0.28 91	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 29	0.21 191	0.50 191	0.39 158	0.25 177	0.22 97	0.27 211	0.25 230	0.33 160	0.18 69	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

Foundation-i32	0.20 19	0.28 171	0.87 101	0.20 9	0.11 9	0.20 8	0.15 44	0.32 20	0.36 125	0.13 5	0.10 3	0.25 183	0.14 29	0.19 2	0.15 15	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.11 145	0.12 196

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA2	0.25 89	0.74 497	1.30 193	0.20 9	0.10 2	0.39 114	0.17 83	0.32 20	0.36 125	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 29	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 297	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 152	0.15 44	0.31 16	0.34 80	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 53	0.25 48	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

Test_v1	0.21 35	0.27 142	0.95 123	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.37 52	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 48	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

DispViT+	0.23 72	0.23 79	0.98 131	0.19 2	0.44 585	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.37 137	0.19 74	0.16 41	0.18 84	0.15 53	0.38 215	0.17 58	0.11 343	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 79	0.38 285	1.37 215	0.20 9	0.10 2	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.40 174	0.14 10	0.25 139	0.15 37	0.15 53	0.25 48	0.18 69	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 48	0.12 4	0.33 29	0.46 244	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 128	0.23 33	0.18 69	0.10 254	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 85	0.13 9	0.35 36	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 53	0.25 48	0.23 184	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 114	0.14 22	0.34 34	0.34 80	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 53	0.27 73	0.22 173	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 114	0.15 44	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.15 31	0.17 66	0.16 68	0.26 67	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 202	0.55 14	0.23 90	0.09 1	0.38 109	0.15 44	0.32 20	0.33 66	0.16 22	0.12 13	0.23 150	0.19 128	0.27 73	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.62 506	0.27 142	0.83 92	0.24 118	0.13 52	0.31 41	0.13 9	0.39 68	0.32 51	8.03 714	0.23 112	0.12 2	0.12 12	0.26 67	0.44 426	0.09 145	0.12 425	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 196

MonStereo	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 172	0.35 71	0.14 22	0.27 4	0.25 6	0.19 74	0.21 77	0.14 15	0.15 53	0.27 73	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 267

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 216	0.69 66	0.21 33	0.13 52	0.27 19	0.12 4	0.37 52	0.26 12	0.21 103	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 294	0.29 278	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 196

Replicate-Monster	0.23 72	0.40 305	0.94 122	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.13 9	0.40 77	0.36 125	0.22 123	0.15 31	0.15 37	0.15 53	0.40 230	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 310

asda	0.22 59	0.25 111	0.70 69	0.21 33	0.16 140	0.43 160	0.16 69	0.44 116	0.35 95	0.22 123	0.20 69	0.14 15	0.20 141	0.25 48	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

asd	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.22 63	0.17 172	0.41 138	0.14 22	0.35 36	0.32 51	0.24 157	0.20 69	0.15 37	0.18 103	0.26 67	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

qwe	0.21 35	0.22 57	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.41 138	0.15 44	0.46 139	0.35 95	0.26 195	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.31 132	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 57	0.51 2	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.42 99	0.34 80	0.23 146	0.27 161	0.14 15	0.18 103	0.33 160	0.24 210	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 33	0.15 105	0.39 114	0.13 9	0.39 68	0.33 66	0.22 123	0.21 77	0.13 4	0.20 141	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 79	0.50 1	0.22 63	0.15 105	0.39 114	0.19 120	0.47 159	0.36 125	0.21 103	0.22 97	0.13 4	0.17 77	0.33 160	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 75	0.40 127	0.18 105	0.47 159	0.36 125	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.19 128	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.30 34	0.22 123	0.20 69	0.13 4	0.18 103	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.55 14	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.14 22	0.43 107	0.33 66	0.21 103	0.24 124	0.14 15	0.18 103	0.34 174	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 92	0.22 233	0.50 191	0.38 144	0.22 123	0.21 77	0.12 2	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 138	0.20 147	0.50 191	0.34 80	0.25 177	0.23 112	0.13 4	0.23 199	0.24 40	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 59	0.17 3	0.52 5	0.23 90	0.16 140	0.44 173	0.22 233	0.55 245	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.13 4	0.26 250	0.28 91	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

monsterstereo	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.25 142	0.27 410	0.39 114	0.14 22	0.51 202	0.33 66	0.25 177	0.27 161	0.13 4	0.13 18	0.38 215	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

monsters	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.23 90	0.28 425	0.42 152	0.14 22	0.46 139	0.31 39	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.14 29	0.43 248	0.20 127	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 151	0.06 1	0.06 1

GREAT-IGEV	0.37 229	0.28 171	1.48 245	0.25 142	0.38 550	0.46 201	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.15 14	0.29 181	0.15 37	0.17 77	0.36 194	0.23 184	0.07 26	0.76 690	0.07 2	0.26 567	0.21 401	1.03 688
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.22 57	0.91 115	0.23 90	0.13 52	0.49 244	0.18 105	0.30 12	0.28 22	0.19 74	0.17 44	0.14 15	0.14 29	0.41 235	0.16 37	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

dual_stereo	0.23 72	0.25 111	0.66 60	0.21 33	0.15 105	0.27 19	0.15 44	0.62 293	0.40 174	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 29	0.37 205	0.19 95	0.09 145	0.31 631	0.07 2	0.10 243	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 144	0.25 111	1.49 248	0.24 118	0.20 277	0.47 211	0.15 44	0.62 293	0.47 264	0.22 123	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.28 91	0.20 127	0.10 254	0.07 77	0.07 2	0.12 352	0.10 109	0.07 12

LoS_RVC	0.29 144	0.33 233	1.19 167	0.25 142	0.34 510	0.43 160	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.22 123	0.33 234	0.23 150	0.24 215	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 559

CAS	0.35 211	0.25 111	1.30 193	0.79 653	0.34 510	0.51 273	0.23 272	0.46 139	0.39 158	0.22 123	0.31 213	0.20 112	0.17 77	0.28 91	0.23 184	0.73 673	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 600

HLF11	0.44 312	0.97 593	2.44 545	0.22 63	0.19 257	0.43 160	0.17 83	0.66 316	0.51 294	0.33 250	0.40 284	0.31 247	0.29 313	0.88 442	0.35 361	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.11 148

TestStereo_HL2	0.41 273	0.86 546	1.82 370	0.26 189	0.16 140	0.48 226	0.20 147	0.62 293	0.51 294	0.35 257	0.41 289	0.32 257	0.27 271	1.09 466	0.29 278	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

GGDA	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.26 189	0.15 105	0.50 258	0.20 147	0.63 302	0.52 305	0.35 257	0.41 289	0.31 247	0.27 271	1.11 471	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

DNS	0.93 623	0.22 57	1.33 200	1.53 688	0.27 410	2.18 691	0.18 105	0.54 240	0.33 66	7.89 713	0.36 251	0.37 291	0.21 155	0.41 235	0.63 508	0.13 438	0.12 425	0.08 65	0.08 151	0.12 163	1.56 703

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 90	0.21 33	0.12 21	0.37 92	0.16 69	0.33 29	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

TS12	0.24 79	0.26 129	0.83 92	0.25 142	0.11 9	0.46 201	0.17 83	0.46 139	0.43 212	0.20 90	0.31 213	0.18 84	0.20 141	0.31 132	0.22 173	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.07 12

DF	0.34 198	0.29 185	0.95 123	0.31 331	0.44 585	0.40 127	0.21 191	0.71 347	0.32 51	0.23 146	0.37 258	0.32 257	0.17 77	0.39 223	0.85 557	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.29 582	0.09 79	0.20 420

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 95	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.24 40	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

aanet-new-90k	0.29 144	0.47 364	1.41 225	0.26 189	0.18 220	0.43 160	0.19 120	0.47 159	0.32 51	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 155	0.37 205	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 628

aanet-new-60k	0.29 144	0.51 385	1.68 286	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.43 107	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.17 66	0.19 128	0.31 132	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 511

aanet-new-70k	0.27 115	0.48 369	1.33 200	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.45 131	0.33 66	0.17 42	0.21 77	0.16 51	0.21 155	0.38 215	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 449

aanet-new-78k	0.33 187	0.44 341	2.51 569	0.26 189	0.12 21	0.42 152	0.20 147	0.45 131	0.31 39	0.16 22	0.22 97	0.15 37	0.25 230	0.34 174	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 559

aanet-new-40k	0.25 89	0.37 272	1.35 208	0.24 118	0.24 357	0.38 109	0.20 147	0.39 68	0.26 12	0.18 53	0.24 124	0.16 51	0.20 141	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 384

aanet-new-36k	0.29 144	0.63 446	1.51 255	0.24 118	0.11 9	0.43 160	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.19 74	0.24 124	0.16 51	0.22 173	0.29 108	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 488

aanet-new-34k	0.27 115	0.57 419	1.36 210	0.23 90	0.11 9	0.34 64	0.20 147	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.27 161	0.17 66	0.22 173	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 536

aanet-32k-new	0.30 161	0.60 425	1.61 273	0.25 142	0.15 105	0.46 201	0.21 191	0.41 89	0.33 66	0.17 42	0.24 124	0.17 66	0.23 199	0.30 121	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 609

aanet-new-32k	0.27 115	0.49 373	1.73 303	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 131	0.49 373	1.75 315	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-28k	0.34 198	0.53 394	2.69 598	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.21 191	0.37 52	0.29 33	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.21 155	0.22 23	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 601	0.10 109	0.23 474

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 115	0.46 354	1.39 222	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.21 191	0.40 77	0.25 6	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.18 103	0.25 48	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 576	0.08 42	0.27 520

aanet-new-24k	0.27 115	0.40 305	1.12 153	0.24 118	0.45 596	0.40 127	0.21 191	0.39 68	0.28 22	0.19 74	0.28 173	0.17 66	0.20 141	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 607	0.09 79	0.10 118

aanet-new-22k	0.28 131	0.52 387	1.51 255	0.24 118	0.13 52	0.33 54	0.22 233	0.37 52	0.32 51	0.18 53	0.24 124	0.18 84	0.21 155	0.27 73	0.16 37	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 559

aanet-new-16k	0.26 103	0.47 364	1.36 210	0.25 142	0.12 21	0.36 85	0.18 105	0.40 77	0.35 95	0.18 53	0.21 77	0.18 84	0.21 155	0.21 10	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-10k	0.27 115	0.52 387	1.27 185	0.27 214	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.46 139	0.31 39	0.21 103	0.20 69	0.19 107	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 342

aanet-new-14k	0.25 89	0.33 233	1.13 154	0.26 189	0.12 21	0.37 92	0.21 191	0.45 131	0.36 125	0.20 90	0.27 161	0.15 37	0.29 313	0.24 40	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.12 196

aanet-new-8k	0.26 103	0.38 285	1.21 173	0.25 142	0.13 52	0.44 173	0.22 233	0.49 182	0.34 80	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.25 230	0.29 108	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 196

aanet-new	0.32 177	0.29 185	2.39 533	0.25 142	0.25 379	0.43 160	0.21 191	0.41 89	0.31 39	0.18 53	0.23 112	0.16 51	0.30 324	0.33 160	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 239

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 79	0.31 216	0.88 104	0.25 142	0.23 342	0.45 181	0.22 233	0.39 68	0.30 34	0.21 103	0.27 161	0.18 84	0.21 155	0.23 33	0.16 37	0.07 26	0.09 287	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 79	0.22 57	0.90 112	0.23 90	0.32 482	0.47 211	0.21 191	0.48 174	0.34 80	0.20 90	0.25 139	0.21 126	0.23 199	0.20 4	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 144	0.58 420	0.98 131	0.21 33	0.31 472	0.41 138	0.20 147	0.46 139	0.34 80	0.21 103	0.22 97	0.19 107	0.17 77	0.24 40	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.45 646	0.09 79	0.29 536

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 115	0.39 297	0.79 85	0.24 118	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.37 52	0.33 66	0.19 74	0.27 161	0.18 84	0.22 173	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 469	0.08 65	0.51 659	0.08 42	0.39 609

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 115	0.40 305	0.87 101	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 89	0.35 259	0.69 66	0.23 90	0.27 410	0.35 71	0.20 147	0.44 116	0.28 22	0.21 103	0.22 97	0.14 15	0.22 173	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 650	0.09 79	0.34 582

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 144	0.53 394	1.28 187	0.22 63	0.32 482	0.35 71	0.19 120	0.46 139	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.18 84	0.18 103	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.46 649	0.10 109	0.32 568

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 103	0.38 285	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.22 233	0.44 116	0.33 66	0.21 103	0.25 139	0.16 51	0.22 173	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 646	0.08 42	0.27 520

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 89	0.41 315	1.08 145	0.23 90	0.23 342	0.45 181	0.20 147	0.44 116	0.30 34	0.18 53	0.21 77	0.22 132	0.20 141	0.23 33	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 267

RT-Monster	0.29 144	0.30 202	0.95 123	0.25 142	0.28 425	0.46 201	0.15 44	0.53 227	0.55 345	0.37 270	0.36 251	0.28 223	0.21 155	0.32 146	0.21 147	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 259	0.14 267

Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 19	0.20 147	0.49 182	0.37 137	0.20 90	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.29 108	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1	0.26 103	0.29 185	0.75 75	0.23 90	0.21 293	0.30 33	0.22 233	0.60 284	0.43 212	0.24 157	0.31 213	0.35 279	0.23 199	0.27 73	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.07 12

Selective-IGEV-i32	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

VMStereo-Base	0.26 103	0.27 142	1.26 182	0.20 9	0.12 21	0.42 152	0.17 83	0.37 52	0.40 174	0.22 123	0.31 213	0.29 236	0.21 155	0.32 146	0.20 127	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 33	0.13 52	0.15 1	0.16 69	0.21 1	0.36 125	0.11 1	0.17 44	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 95	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 151	0.08 42	0.11 148

WQFJA1++	2.30 688	0.22 57	6.03 699	1.08 672	1.15 683	0.29 29	0.14 22	0.39 68	0.24 4	13.61 725	0.19 60	3.34 696	0.17 77	0.33 160	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 735	0.14 267

VIP-Stereo	0.28 131	0.56 414	1.05 141	0.23 90	0.19 257	0.52 294	0.17 83	0.44 116	0.39 158	0.18 53	0.25 139	0.24 168	0.15 53	0.33 160	0.19 95	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 234	0.32 568

GEAStereo	0.35 211	0.32 224	1.17 163	0.53 604	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.22 97	0.16 51	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.33 546	0.71 659

GSStereo	0.36 221	0.32 224	1.17 163	0.34 419	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

GS-Stereo							0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

gasm-f	0.36 221	0.34 250	1.13 154	0.53 604	0.44 585	0.54 310	0.27 380	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.33 234	0.16 51	0.22 173	0.36 194	0.25 225	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.38 594	0.71 659

Zero-FE251	0.56 467	0.29 185	1.27 185	0.26 189	0.16 140	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.35 95	5.31 710	0.19 60	0.22 132	0.19 128	0.24 40	1.08 590	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 239

AdaDepth	0.24 79	0.18 7	1.03 136	0.25 142	0.21 293	0.46 201	0.16 69	0.30 12	0.27 15	0.17 42	0.19 60	0.14 15	0.18 103	0.35 181	0.17 58	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.10 118

GASTEREO	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.56 618	0.20 277	0.52 294	0.22 233	0.56 251	0.40 174	0.30 231	0.31 213	0.16 51	0.31 334	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.14 469	0.08 65	0.28 576	0.14 234	0.20 420

MSCF	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.58 626	0.21 293	0.50 258	0.22 233	0.56 251	0.38 144	0.29 226	0.29 181	0.17 66	0.30 324	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.12 425	0.08 65	0.29 582	0.15 259	0.21 434

DilatedVolume-Stereo	0.26 103	0.20 23	0.64 41	0.25 142	0.15 105	0.41 138	0.18 105	0.42 99	0.35 95	0.34 253	0.34 242	0.25 183	0.23 199	0.43 248	0.53 471	0.09 145	0.09 287	0.08 65	0.10 243	0.12 163	0.11 148

IGEV	0.22 59	0.28 171	0.88 104	0.21 33	0.24 357	0.42 152	0.17 83	0.35 36	0.37 137	0.20 90	0.22 97	0.14 15	0.12 12	0.24 40	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

111111	0.24 79	0.21 39	0.82 90	0.24 118	0.21 293	0.43 160	0.13 9	0.45 131	0.35 95	0.22 123	0.27 161	0.18 84	0.16 68	0.35 181	0.18 69	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 464	0.08 51

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.31 41	0.22 233	0.38 61	0.25 6	0.17 42	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 146	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.28 22	0.21 191	0.38 61	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 205	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 259	0.65 49	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.37 52	0.40 174	0.21 103	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 48	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 118

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 269	0.68 64	0.21 33	0.17 172	0.45 181	0.12 4	0.35 36	0.42 201	0.15 14	0.11 8	0.22 132	0.10 2	0.28 91	0.16 37	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 233	0.61 30	0.23 90	0.21 293	0.45 181	0.13 9	0.33 29	0.46 244	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 146	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 233	0.60 24	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.13 9	0.39 68	0.46 244	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 181	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LG-G_1	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

G2L-Stereo_test	0.55 458	0.97 593	1.89 402	0.33 386	0.24 357	0.75 559	0.38 516	0.79 437	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.74 538	0.39 405	1.56 531	0.43 420	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.08 151	0.28 502	0.13 239

LGtest1	0.21 35	0.37 272	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 41	0.11 2	0.36 47	0.39 158	0.17 42	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.25 48	0.27 251	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 118

SGD-Stereo	0.22 59	0.28 171	0.77 82	0.22 63	0.11 9	0.40 127	0.16 69	0.31 16	0.36 125	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.17 77	0.37 205	0.16 37	0.10 254	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

Reg-Stereo(zero)	0.46 348	0.17 3	2.10 472	0.24 118	0.34 510	0.51 273	0.42 535	0.50 191	0.54 338	0.37 270	0.46 321	0.54 415	0.60 550	0.43 248	1.10 593	0.08 67	0.09 287	0.08 65	0.22 547	0.12 163	0.22 449

SCV_C0	0.33 187	0.43 330	1.42 230	0.25 142	0.16 140	0.35 71	0.20 147	0.68 331	0.44 218	0.24 157	0.27 161	0.29 236	0.20 141	0.58 350	0.18 69	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.26 485	0.17 364

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 131	0.28 171	1.09 149	0.33 386	0.15 105	0.30 33	0.16 69	0.58 263	0.42 201	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.26 250	0.38 215	0.37 374	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.06 1

FoundationStereo	0.20 19	0.30 202	0.81 88	0.21 33	0.22 322	0.21 12	0.16 69	0.25 3	0.38 144	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 77	0.23 33	0.16 37	0.09 145	0.13 450	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 211	1.25 653	1.82 370	0.20 9	0.12 21	0.26 18	0.15 44	0.43 107	0.37 137	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 128	0.46 282	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.08 65	0.05 1	0.76 667	0.18 384

AIO_rvc	0.41 273	0.64 451	1.29 190	0.58 626	0.39 556	0.37 92	0.24 308	0.50 191	0.43 212	0.28 218	0.23 112	0.25 183	0.16 68	0.99 452	0.19 95	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.25 464	0.85 672

HUF	0.59 487	0.65 458	2.46 549	0.45 565	0.77 659	0.34 64	0.24 308	0.46 139	0.39 158	0.31 236	0.28 173	0.25 183	0.19 128	0.67 391	0.18 69	0.12 405	2.03 710	0.08 65	0.06 21	0.31 528	1.59 705

AIO_test	0.39 257	0.37 272	1.19 167	0.73 646	0.67 648	0.35 71	0.25 332	0.47 159	0.34 80	0.34 253	0.22 97	0.33 268	0.17 77	1.31 494	0.19 95	0.11 343	0.15 497	0.08 65	0.21 537	0.15 259	0.23 474

castereo	0.30 161	0.44 341	0.81 88	0.24 118	0.29 434	0.41 138	0.27 380	0.72 353	0.45 233	0.22 123	0.30 196	0.24 168	0.31 334	0.25 48	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 601	0.12 163	0.09 79

GIP-stereo	0.26 103	0.22 57	0.78 84	0.29 281	0.20 277	0.42 152	0.17 83	0.64 306	0.39 158	0.18 53	0.24 124	0.23 150	0.18 103	0.25 48	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.08 51

WCG-NET	0.30 161	0.42 324	1.26 182	0.24 118	0.12 21	0.43 160	0.24 308	0.40 77	0.56 357	0.35 257	0.37 258	0.26 198	0.24 215	0.29 108	0.19 95	0.08 67	0.12 425	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.10 118

IGEV-Stereo++	0.23 72	0.23 79	0.64 41	0.24 118	0.22 322	0.47 211	0.13 9	0.52 218	0.33 66	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.22 173	0.32 146	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.09 79

IGEV-Stereo+	0.29 144	0.29 185	0.86 99	0.25 142	0.34 510	0.30 33	0.14 22	0.32 20	0.53 323	0.18 53	0.12 13	0.18 84	0.19 128	0.49 311	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 530	0.46 633	0.59 649

WCG-NET（raft）	0.32 177	0.53 394	1.21 173	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.24 308	0.40 77	0.50 287	0.35 257	0.35 247	0.47 380	0.25 230	0.35 181	0.20 127	0.08 67	0.29 626	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.11 148

trnet	0.28 131	0.26 129	1.32 198	0.19 2	0.12 21	0.54 310	0.15 44	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.30 121	0.21 147	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 115	0.40 305	0.86 99	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

MoCha-V2	0.36 221	0.32 224	1.41 225	0.36 457	0.31 472	0.35 71	0.19 120	0.57 257	0.39 158	0.30 231	0.32 224	0.28 223	0.27 271	0.47 294	0.24 210	0.08 67	0.56 671	0.08 65	0.38 632	0.18 348	0.12 196

IGEV++	0.34 198	0.43 330	1.32 198	0.31 331	0.14 75	0.32 48	0.21 191	0.70 343	0.34 80	0.22 123	0.28 173	0.22 132	0.27 271	0.35 181	0.27 251	0.09 145	0.39 654	0.08 65	0.15 440	0.25 464	0.45 625

UniTT-Stereo	0.30 161	0.36 269	1.68 286	0.27 214	0.24 357	0.29 29	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.26 195	0.37 258	0.18 84	0.18 103	0.31 132	0.27 251	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 464	0.08 51

Any-RAFT	0.38 242	0.25 111	1.89 402	0.27 214	0.17 172	0.68 520	0.21 191	0.78 421	0.53 323	0.43 309	0.43 298	0.54 415	0.30 324	0.41 235	0.20 127	0.10 254	0.12 425	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

LoS	0.31 170	0.30 202	1.52 257	0.23 90	0.13 52	0.54 310	0.20 147	0.48 174	0.49 276	0.25 177	0.28 173	0.37 291	0.24 215	0.38 215	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 161	0.27 142	1.09 149	0.23 90	0.50 612	0.40 127	0.20 147	0.46 139	0.44 218	0.22 123	0.28 173	0.26 198	0.19 128	0.33 160	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.49 634

Selective-IGEV	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

DCANet-4	0.40 266	0.27 142	2.21 496	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.47 328	0.28 223	0.37 382	0.37 205	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

fff	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

CroCo-Stereo	0.30 161	0.45 351	1.08 145	0.31 331	0.17 172	0.19 7	0.21 191	0.73 367	0.50 287	0.21 103	0.24 124	0.55 418	0.22 173	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 163	0.09 79
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.33 187	0.29 185	1.74 308	0.24 118	0.16 140	0.54 310	0.15 44	0.40 77	0.55 345	0.37 270	0.51 373	0.24 168	0.19 128	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 592	0.08 42	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 187	0.49 373	1.75 315	0.23 90	0.12 21	0.54 310	0.16 69	0.40 77	0.45 233	0.45 327	0.51 373	0.26 198	0.22 173	0.29 108	0.20 127	0.10 254	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

XX-TBD	0.34 198	0.77 510	1.75 315	0.34 419	0.13 52	0.51 273	0.17 83	0.43 107	0.50 287	0.37 270	0.49 359	0.23 150	0.18 103	0.28 91	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

raftrobust	0.38 242	0.68 470	1.54 259	0.32 360	0.46 604	0.52 294	0.21 191	0.56 251	0.42 201	0.52 400	0.35 247	0.31 247	0.33 349	0.37 205	0.30 301	0.10 254	0.11 391	0.08 65	0.07 106	0.21 401	0.19 401

csc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

cscssc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

CREStereo	0.28 131	0.30 202	1.33 200	0.19 2	0.13 52	0.55 325	0.17 83	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.11 343	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 170	0.35 259	1.30 193	0.20 9	0.14 75	0.57 360	0.25 332	0.46 139	0.42 201	0.27 211	0.32 224	0.27 211	0.24 215	0.39 223	0.23 184	0.43 651	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 348	0.07 12

pmcnn	1.32 658	1.05 619	2.77 614	0.74 648	1.43 688	0.72 540	0.56 602	0.96 579	0.91 615	0.99 634	2.92 695	6.01 711	0.70 586	2.38 645	3.32 688	0.13 438	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.34 558	0.22 449

Anonymus	0.21 35	0.21 39	0.75 75	0.25 142	0.14 75	0.34 64	0.16 69	0.32 20	0.31 39	0.18 53	0.15 31	0.23 150	0.17 77	0.27 73	0.24 210	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

ManiGeoR	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf10	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf8	0.45 335	1.10 626	2.46 549	0.21 33	0.19 257	0.51 273	0.18 105	0.76 394	0.58 372	0.32 246	0.37 258	0.32 257	0.28 290	0.92 444	0.26 239	0.12 405	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 234	0.11 148

TestStereo_HLe17	0.48 371	1.17 645	2.73 607	0.22 63	0.18 220	0.50 258	0.21 191	0.78 421	0.58 372	0.31 236	0.37 258	0.31 247	0.28 290	1.06 462	0.25 225	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.13 201	0.09 79

TestStereo_HL3	0.49 390	0.88 554	3.21 662	0.25 142	0.17 172	0.47 211	0.23 272	0.68 331	0.39 158	0.45 327	0.52 388	0.36 286	0.28 290	1.16 481	0.21 147	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.11 148

TestStereo-Hl	0.39 257	0.50 381	1.74 308	0.25 142	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.70 343	0.51 294	0.38 280	0.39 280	0.37 291	0.31 334	1.07 463	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.12 163	0.09 79

quiztm	0.37 229	0.82 531	1.45 236	0.40 520	0.29 434	0.42 152	0.23 272	0.73 367	0.47 264	0.36 264	0.42 295	0.28 223	0.20 141	0.29 108	0.26 239	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.09 202	0.34 558	0.09 79

aanet-new-12k	0.24 79	0.24 97	1.06 143	0.27 214	0.12 21	0.43 160	0.20 147	0.51 202	0.34 80	0.19 74	0.16 41	0.15 37	0.21 155	0.25 48	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 145	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 103	0.23 79	1.00 133	0.22 63	0.31 472	0.47 211	0.20 147	0.44 116	0.33 66	0.27 211	0.32 224	0.24 168	0.14 29	0.23 33	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.16 342

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 89	0.24 97	0.84 94	0.22 63	0.32 482	0.48 226	0.20 147	0.45 131	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.07 5	0.13 239

gcap_with_dpt	0.25 89	0.22 57	1.00 133	0.22 63	0.30 451	0.48 226	0.21 191	0.45 131	0.32 51	0.27 211	0.31 213	0.20 112	0.14 29	0.20 4	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.13 239

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 111	0.66 60	0.22 63	0.14 75	0.49 244	0.15 44	0.23 2	0.35 95	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 311	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 631	0.08 42	0.09 79

WQFJX	0.42 294	0.25 111	0.55 14	0.26 189	0.39 556	0.47 211	0.23 272	1.76 683	1.82 684	0.26 195	0.26 152	0.28 223	0.28 290	0.42 244	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.16 342

DLNR-FE	13.43 724	20.01 730	23.53 732	121.73 750	33.87 741	0.46 201	0.15 44	8.09 720	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.75 414	0.29 278	6.68 720	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.82 748	0.18 384

DDF-Stereo	0.37 229	0.27 142	0.79 85	0.39 508	0.29 434	0.38 109	0.21 191	0.47 159	0.51 294	0.32 246	0.17 44	0.79 561	0.23 199	0.64 374	1.04 586	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.12 352	0.35 571	0.15 310

DA	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

zero-FE	0.80 594	0.27 142	8.23 706	0.49 585	0.98 669	0.33 54	0.20 147	0.48 174	1.28 657	0.17 42	0.20 69	0.77 552	0.22 173	0.60 363	0.97 568	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.10 243	0.33 546	0.14 267

GGEV	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

water-stereo	0.24 79	0.17 3	0.88 104	0.24 118	0.14 75	0.37 92	0.17 83	0.43 107	0.32 51	0.26 195	0.35 247	0.26 198	0.24 215	0.22 23	0.25 225	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

depthmonostereo	0.26 103	0.23 79	0.65 49	0.41 528	0.13 52	0.41 138	0.19 120	0.51 202	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.26 198	0.28 290	0.44 257	0.23 184	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

G2L-ROB	0.51 419	0.95 582	1.96 441	0.29 281	0.22 322	0.59 396	0.28 400	0.76 394	0.57 361	0.55 442	0.45 313	0.70 519	0.32 343	1.38 502	0.47 441	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.20 385	0.13 239

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 229	0.37 272	1.21 173	0.26 189	0.18 220	0.73 547	0.18 105	0.53 227	0.41 187	0.35 257	0.30 196	0.58 445	0.22 173	0.33 160	0.95 566	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.13 201	0.15 310

MM-Stereo_test2	0.38 242	0.28 171	2.46 549	0.43 544	0.15 105	0.50 258	0.25 332	0.47 159	0.38 144	0.33 250	0.26 152	0.23 150	0.22 173	0.34 174	0.29 278	0.08 67	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.36 579	0.22 449

HART	0.38 242	0.53 394	1.66 282	0.26 189	0.15 105	0.30 33	0.19 120	0.67 326	0.46 244	0.29 226	0.52 388	0.38 301	0.16 68	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.68 683	0.09 166	0.07 106	0.34 558	0.21 434

SCV	0.35 211	0.59 423	1.37 215	0.34 419	0.22 322	0.28 22	0.23 272	0.72 353	0.35 95	0.19 74	0.30 196	0.24 168	0.20 141	0.64 374	0.19 95	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.34 558	0.29 536

castereo++	0.28 131	0.43 330	0.93 120	0.28 246	0.17 172	0.53 303	0.21 191	0.55 245	0.45 233	0.17 42	0.26 152	0.32 257	0.17 77	0.33 160	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.13 201	0.06 1

999	0.29 144	0.25 111	1.05 141	0.26 189	0.18 220	0.49 244	0.23 272	0.38 61	0.37 137	0.20 90	0.32 224	0.23 150	0.18 103	0.73 410	0.36 367	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.10 118

UGAM-zero	0.63 513	0.39 297	2.49 560	0.30 303	0.49 610	0.67 508	0.19 120	0.91 534	0.45 233	0.77 595	0.45 313	1.16 652	0.82 611	2.05 618	0.29 278	0.09 145	0.15 497	0.09 166	0.44 645	0.11 145	0.22 449

GCAP-BAT	1.13 643	0.30 202	9.45 711	3.22 711	5.97 712	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.17 364

Occ-G	0.30 161	0.30 202	1.33 200	0.23 90	0.15 105	0.36 85	0.25 332	0.43 107	0.31 39	0.26 195	0.35 247	0.46 372	0.22 173	0.30 121	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 463	0.31 528	0.08 51

AIO-Stereo	0.30 161	0.27 142	1.25 180	0.27 214	0.24 357	0.37 92	0.20 147	0.52 218	0.36 125	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.14 29	0.31 132	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 632	0.19 369	0.31 559

RSM++	0.27 115	0.26 129	0.87 101	0.28 246	0.13 52	0.39 114	0.20 147	0.45 131	0.45 233	0.20 90	0.24 124	0.24 168	0.17 77	0.36 194	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.26 485	0.18 384

RSM	0.28 131	0.26 129	0.97 129	0.25 142	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.49 182	0.44 218	0.21 103	0.27 161	0.28 223	0.17 77	0.38 215	0.20 127	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 615	0.21 401	0.16 342

RAFT-Stereo-weight	0.34 198	0.29 185	1.43 231	0.28 246	0.28 425	0.55 325	0.22 233	0.78 421	0.48 268	0.46 338	0.38 271	0.36 286	0.17 77	0.33 160	0.23 184	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

gcap-zeroshot	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

MGS-Stereo	0.32 177	0.34 250	1.70 292	0.25 142	0.14 75	0.40 127	0.22 233	0.38 61	0.43 212	0.24 157	0.51 373	0.25 183	0.18 103	0.31 132	0.20 127	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.47 634	0.08 51

qqq1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

fff1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

MSKI-zero shot	0.46 348	0.38 285	2.47 555	0.27 214	0.43 584	0.56 342	0.20 147	0.77 406	0.43 212	0.60 504	0.51 373	0.44 351	0.17 77	0.68 394	0.21 147	0.09 145	0.29 626	0.09 166	0.32 607	0.14 234	0.10 118

DLNR_Zeroshot_test	13.43 724	19.94 729	23.55 733	121.61 749	35.03 742	0.46 201	0.15 44	8.02 719	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.76 418	0.29 278	6.42 719	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.13 747	0.18 384

testlalala	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

GCAPDPT-zeroshot	1.09 640	0.30 202	8.70 707	3.22 711	5.88 711	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.19 401

AEACV	0.33 187	0.24 97	1.44 233	0.28 246	0.35 523	0.47 211	0.21 191	0.43 107	0.28 22	0.26 195	0.25 139	0.22 132	0.38 391	0.30 121	0.18 69	0.09 145	0.35 639	0.09 166	0.36 628	0.23 433	0.25 500

GCAP-Stereo	0.34 198	0.89 559	1.76 324	0.26 189	0.12 21	0.52 294	0.14 22	0.49 182	0.38 144	0.29 226	0.30 196	0.29 236	0.22 173	0.30 121	0.20 127	0.09 145	0.17 535	0.09 166	0.07 106	0.21 401	0.11 148

RAFT-Test	0.44 312	0.38 285	2.01 450	0.27 214	0.44 585	0.64 480	0.37 509	0.72 353	0.57 361	0.45 327	0.48 342	0.65 478	0.24 215	0.35 181	0.29 278	0.09 145	0.11 391	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.11 148

Selective-RAFT	0.35 211	0.26 129	1.48 245	0.31 331	0.15 105	0.61 428	0.19 120	0.60 284	0.54 338	0.28 218	0.29 181	0.40 316	0.33 349	0.50 318	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.19 369	0.08 51

MC-Stereo	0.32 177	0.31 216	1.46 238	0.31 331	0.15 105	0.53 303	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.36 264	0.38 271	0.27 211	0.27 271	0.42 244	0.19 95	0.09 145	0.13 450	0.09 166	0.16 463	0.20 385	0.13 239

RCA-Stereo	0.34 198	0.32 224	1.30 193	0.26 189	0.14 75	0.58 377	0.23 272	0.78 421	0.62 423	0.40 289	0.44 309	0.28 223	0.35 360	0.29 108	0.20 127	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.08 51

ADStereo(finetuned)	0.45 335	0.77 510	2.12 477	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.76 602	0.37 205	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

iRaft-Stereo_20w	0.58 479	0.39 297	1.96 441	0.45 565	0.32 482	0.92 617	0.57 606	1.14 649	0.56 357	0.81 607	0.40 284	0.55 418	0.69 584	0.65 385	1.04 586	0.09 145	0.16 515	0.09 166	0.36 628	0.17 320	0.25 500

GwcNet-ADL	0.50 402	0.74 497	2.90 632	0.31 331	0.20 277	0.58 377	0.29 425	0.87 501	0.64 443	0.47 340	0.47 328	0.56 431	0.33 349	0.46 282	0.46 432	0.13 438	0.12 425	0.09 166	0.09 202	0.14 234	0.21 434

GANet-ADL	0.44 312	0.41 315	2.31 517	0.33 386	0.20 277	0.57 360	0.25 332	0.75 382	0.54 338	0.42 303	0.59 453	0.56 431	0.30 324	0.40 230	0.38 381	0.14 483	0.11 391	0.09 166	0.08 151	0.22 418	0.17 364

cross-raft	0.40 266	0.27 142	2.22 500	0.30 303	0.17 172	0.49 244	0.35 493	0.71 347	0.39 158	0.43 309	0.45 313	0.64 473	0.25 230	0.32 146	0.25 225	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 550	0.11 145	0.14 267

s12784h	0.36 221	0.28 171	1.58 266	0.23 90	0.11 9	0.62 448	0.24 308	0.79 437	0.64 443	0.44 316	0.52 388	0.28 223	0.26 250	0.50 318	0.24 210	0.11 343	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 296	0.06 1

RALCasStereoNet	0.45 335	0.88 554	1.85 380	0.30 303	0.26 397	0.49 244	0.26 356	0.58 263	0.51 294	0.36 264	0.48 342	0.36 286	0.28 290	0.55 342	0.34 349	0.10 254	0.53 669	0.09 166	0.08 151	0.25 464	0.34 582

DCANet	0.42 294	0.77 510	1.95 432	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.41 425	0.36 194	0.39 392	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

111	0.48 371	1.09 625	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.59 396	0.26 356	0.83 459	0.78 575	0.48 359	0.52 388	0.56 431	0.38 391	0.49 311	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 433	0.35 585

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 294	0.86 546	1.78 337	0.28 246	0.17 172	0.52 294	0.20 147	0.62 293	0.61 405	0.50 378	0.61 476	0.39 307	0.32 343	0.35 181	0.30 301	0.07 26	0.10 337	0.09 166	0.09 202	0.35 571	0.10 118

EAI-Stereo	0.78 590	0.25 111	1.67 284	0.54 609	0.59 634	1.95 680	2.05 702	1.11 648	0.64 443	0.95 632	1.49 659	0.50 396	0.67 579	0.59 356	1.44 629	0.09 145	0.19 560	0.09 166	0.49 655	0.13 201	0.22 449

CFNet-RSSM	0.41 273	0.32 224	2.20 495	0.27 214	0.44 585	0.52 294	0.19 120	0.76 394	0.48 268	0.43 309	0.36 251	0.54 415	0.26 250	0.33 160	0.25 225	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 242	0.33 233	1.92 416	0.27 214	0.41 575	0.48 226	0.19 120	0.59 272	0.46 244	0.43 309	0.39 280	0.57 438	0.26 250	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.31 601	0.11 145	0.09 79

R-Stereo Train	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196

RAFT-Stereo	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 501	0.68 470	2.03 458	0.35 436	0.46 604	0.65 494	0.28 400	0.78 421	0.70 503	0.48 359	0.64 510	0.93 609	0.61 559	2.21 633	0.73 538	0.12 405	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.14 234	0.11 148

MLCV	0.48 371	0.89 559	1.85 380	0.29 281	0.14 75	0.59 396	0.23 272	0.72 353	0.59 382	0.66 553	0.66 521	0.55 418	0.36 366	1.03 459	0.49 452	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.11 148

iResNet	0.51 419	0.76 501	2.59 584	0.41 528	0.17 172	0.64 480	0.27 380	0.82 453	0.70 503	0.57 462	0.64 510	0.43 340	0.36 366	0.70 405	0.52 467	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.21 401	0.13 239

iResNet_ROB	0.50 402	1.15 639	1.73 303	0.31 331	0.21 293	0.58 377	0.22 233	0.95 574	0.82 591	0.58 480	0.62 481	0.57 438	0.39 405	0.84 433	0.40 400	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 401	0.13 239

depth_test_26	0.22 59	0.28 171	0.91 115	0.20 9	0.13 52	0.18 6	0.13 9	0.31 16	0.41 187	0.16 22	0.31 213	0.19 107	0.13 18	0.22 23	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.14 267

PhaseNet	0.25 89	0.26 129	0.96 128	0.25 142	0.15 105	0.31 41	0.16 69	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.18 54	0.28 223	0.17 77	0.30 121	0.27 251	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.14 234	0.26 511

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

LiteMatch	0.25 89	0.69 474	0.65 49	0.28 246	0.14 75	0.30 33	0.21 191	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 382	0.25 48	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

Lsterematch	0.39 257	0.69 474	1.65 277	0.28 246	0.14 75	0.50 258	0.21 191	0.47 159	0.58 372	0.43 309	0.59 453	0.44 351	0.37 382	0.44 257	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

WQFJA1	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.07 690	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

WQFJX1	0.45 335	0.28 171	0.56 17	0.27 214	0.35 523	0.48 226	0.25 332	1.98 694	2.08 691	0.26 195	0.26 152	0.29 236	0.28 290	0.50 318	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.14 267

NLMM1	0.46 348	0.27 142	0.53 11	0.27 214	0.38 550	0.49 244	0.24 308	1.97 693	2.38 694	0.28 218	0.27 161	0.26 198	0.25 230	0.47 294	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.15 310

NLMM	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.06 689	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

NLSM3	0.26 103	0.39 297	0.75 75	0.25 142	0.24 357	0.43 160	0.19 120	0.58 263	0.45 233	0.20 90	0.26 152	0.20 112	0.25 230	0.29 108	0.24 210	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.07 12

IGEV-FE	0.53 439	0.34 250	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.70 519	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

S2M2_XL	0.20 19	0.32 224	1.10 151	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 60	0.15 37	0.14 29	0.19 2	0.21 147	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.31 170	0.46 354	0.79 85	0.21 33	0.12 21	0.53 303	0.25 332	0.52 218	0.54 338	0.28 218	0.32 224	0.29 236	0.23 199	0.59 356	0.55 480	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.08 51

coex_refinement	0.58 479	0.94 575	1.87 393	0.38 498	0.25 379	0.64 480	0.34 485	0.83 459	0.65 458	0.60 504	0.63 494	0.81 568	0.48 500	1.85 590	0.56 488	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.16 296	0.16 342

MM-Stereo_test3	0.40 266	0.58 420	1.75 315	0.36 457	0.30 451	0.45 181	0.30 433	0.72 353	0.59 382	0.31 236	0.43 298	0.32 257	0.23 199	0.35 181	0.29 278	0.10 254	0.20 571	0.10 234	0.08 151	0.40 609	0.11 148

MM-Stereo_test1	0.41 273	0.39 297	2.29 515	0.38 498	0.26 397	0.44 173	0.28 400	0.63 302	0.51 294	0.40 289	0.32 224	0.26 198	0.26 250	0.46 282	0.22 173	0.09 145	0.21 581	0.10 234	0.09 202	0.39 604	0.15 310

fast-iter	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

CoSv	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

fffft	0.29 144	0.21 39	1.10 151	0.24 118	0.15 105	0.42 152	0.24 308	0.42 99	0.38 144	0.21 103	0.18 54	0.20 112	0.16 68	0.44 257	0.70 528	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.28 502	0.20 420
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 144	0.26 129	1.03 136	0.25 142	0.14 75	0.46 201	0.22 233	0.36 47	0.38 144	0.23 146	0.23 112	0.21 126	0.18 103	0.45 273	0.60 501	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.20 420

tt45	0.29 144	0.24 97	1.06 143	0.25 142	0.17 172	0.55 325	0.22 233	0.41 89	0.35 95	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.18 103	0.64 374	0.34 349	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.11 148

mms	0.27 115	0.26 129	0.91 115	0.25 142	0.18 220	0.32 48	0.23 272	0.37 52	0.31 39	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.17 77	0.46 282	0.21 147	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.47 630

ours_stereo	0.27 115	0.25 111	1.21 173	0.25 142	0.17 172	0.35 71	0.23 272	0.38 61	0.35 95	0.20 90	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

fffy	0.28 131	0.24 97	1.19 167	0.27 214	0.15 105	0.37 92	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.20 90	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.44 257	0.20 127	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

PAM_32	0.70 551	0.35 259	2.73 607	0.54 609	0.61 643	1.07 640	0.43 542	0.84 471	0.49 276	0.90 624	0.91 603	1.23 654	0.77 605	0.65 385	1.10 593	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.49 655	0.15 259	0.38 603

PAM	0.70 551	0.35 259	2.72 602	0.56 618	0.62 645	1.08 642	0.53 589	0.85 480	0.44 218	0.93 629	0.92 605	1.24 655	0.68 582	0.64 374	1.01 581	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.48 653	0.14 234	0.38 603

model_zeroshot	0.44 312	0.68 470	1.97 446	0.28 246	0.18 220	0.69 526	0.21 191	0.63 302	0.40 174	1.00 635	0.34 242	0.42 336	0.20 141	0.69 400	0.24 210	0.10 254	0.22 587	0.10 234	0.22 547	0.12 163	0.10 118

RAStereo	0.28 131	0.48 369	1.52 257	0.26 189	0.18 220	0.25 17	0.19 120	0.42 99	0.35 95	0.20 90	0.25 139	0.20 112	0.16 68	0.24 40	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.12 163	0.08 51

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 501	0.61 430	3.35 671	0.33 386	0.58 632	0.66 501	0.20 147	0.98 592	0.55 345	0.73 583	0.52 388	0.99 623	0.65 572	0.58 350	0.29 278	0.10 254	0.16 515	0.10 234	0.41 641	0.29 509	0.20 420

rvit_stereo_0080	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

test_sample1	0.40 266	0.18 7	1.19 167	0.31 331	0.18 220	0.48 226	0.23 272	0.78 421	0.49 276	0.44 316	0.44 309	0.45 360	0.41 425	1.39 503	0.33 340	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.13 239

test_for_model	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

MyStereo8	0.54 446	0.80 522	2.76 611	0.32 360	0.33 497	0.71 534	0.20 147	0.87 501	0.57 361	0.51 391	0.59 453	0.50 396	0.33 349	0.68 394	0.55 480	0.10 254	0.29 626	0.10 234	0.13 386	0.21 401	0.34 582

11t1	0.33 187	0.19 11	1.41 225	0.33 386	0.16 140	0.48 226	0.21 191	0.67 326	0.48 268	0.40 289	0.34 242	0.32 257	0.33 349	0.42 244	0.27 251	0.11 343	0.12 425	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.14 267

ff7	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

IGEVStereo-DCA	0.33 187	0.34 250	1.38 217	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.18 497	0.16 296	0.22 449

ffff	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

rrr	0.46 348	0.34 250	3.08 647	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.28 400	1.09 643	0.51 294	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.29 582	0.16 296	0.25 500

11t	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

whm_eth	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

MaDis-Stereo	0.29 144	0.54 402	1.44 233	0.24 118	0.29 434	0.29 29	0.16 69	0.45 131	0.37 137	0.19 74	0.21 77	0.28 223	0.22 173	0.30 121	0.29 278	0.10 254	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.11 145	0.11 148

IGEV_Zeroshot_test	0.53 439	0.33 233	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.71 524	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

HH	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

HanStereo	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

anonymousdsp2	0.34 198	0.24 97	1.16 162	0.28 246	0.15 105	0.57 360	0.23 272	0.79 437	0.47 264	0.38 280	0.37 258	0.40 316	0.25 230	0.47 294	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.13 386	0.19 369	0.27 520

anonymousdsp	0.34 198	0.53 394	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.55 342	0.19 95	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536

CBFPSM	0.56 467	0.91 565	1.82 370	0.28 246	0.23 342	0.71 534	0.37 509	0.72 353	0.64 443	0.50 378	0.49 359	1.03 631	0.83 612	0.62 369	1.35 622	0.10 254	0.12 425	0.10 234	0.10 243	0.18 348	0.19 401

EGLCR-Stereo	0.29 144	0.27 142	0.97 129	0.30 303	0.19 257	0.56 342	0.17 83	0.68 331	0.36 125	0.30 231	0.18 54	0.27 211	0.17 77	0.38 215	0.19 95	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.35 585

DCRE	0.50 402	0.63 446	2.13 479	0.30 303	0.23 342	0.45 181	0.24 308	0.59 272	0.53 323	0.50 378	2.10 674	0.42 336	0.26 250	0.35 181	0.23 184	0.09 145	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.16 296	0.15 310

ProNet	0.30 161	0.54 402	1.29 190	0.25 142	0.15 105	0.47 211	0.25 332	0.48 174	0.39 158	0.21 103	0.23 112	0.22 132	0.20 141	0.44 257	0.19 95	0.08 67	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.12 196

CroCo-Stereo Lap2	0.33 187	0.61 430	1.47 242	0.32 360	0.38 550	0.23 15	0.22 233	0.58 263	0.46 244	0.22 123	0.27 161	0.29 236	0.23 199	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.14 267

ccc-4	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 474	0.87 550	2.11 473	0.32 360	0.30 451	0.84 597	0.40 525	0.88 510	0.72 523	0.65 551	0.73 562	0.66 485	0.57 537	0.93 445	0.71 531	0.13 438	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.14 267

raft_robust	0.55 458	0.84 538	1.73 303	0.28 246	0.54 622	0.53 303	0.25 332	0.88 510	0.75 556	0.48 359	0.46 321	0.76 550	0.75 600	1.46 515	0.27 251	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.30 592	0.26 485	0.16 342

IGEV-Stereo	0.34 198	0.54 402	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.54 338	0.19 95	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.50 402	0.39 297	1.25 180	0.29 281	0.23 342	0.77 571	0.35 493	0.86 490	0.57 361	0.59 494	0.59 453	0.65 478	0.40 414	1.77 568	0.44 426	0.16 525	0.11 391	0.10 234	0.10 243	0.20 385	0.14 267

test-3	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.51 391	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.28 529

test_1	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.50 378	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.29 536

STrans-v2	0.67 535	0.56 414	2.64 590	0.27 214	0.23 342	0.57 360	0.33 479	0.96 579	0.69 493	0.92 627	0.85 592	0.89 599	0.93 628	1.83 583	1.21 611	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.12 196

DEmStereo	0.68 542	0.31 216	2.25 508	0.42 539	0.17 172	0.66 501	0.89 658	0.51 202	0.59 382	0.60 504	1.01 622	0.45 360	1.26 654	1.54 529	2.26 666	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.10 109	0.11 148

DRaft	0.62 506	0.38 285	1.76 324	0.24 118	0.16 140	0.64 480	0.66 627	0.53 227	0.53 323	0.67 557	0.99 619	0.38 301	1.00 636	1.44 509	2.10 660	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.14 415	0.18 348	0.21 434

GrayStereo	0.66 530	0.19 11	1.76 324	0.90 661	0.23 342	0.62 448	1.42 695	0.62 293	0.60 387	0.72 579	0.78 576	0.56 431	3.07 698	0.60 363	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.21 537	0.11 145	0.18 384

test-1	0.44 312	0.48 369	1.69 288	0.30 303	0.27 410	0.50 258	0.28 400	0.80 441	0.43 212	0.40 289	0.54 413	0.41 322	0.24 215	0.31 132	1.16 603	0.09 145	0.20 571	0.10 234	0.17 483	0.11 145	0.26 511

Prome-Stereo	0.49 390	0.30 202	1.76 324	0.60 635	0.23 342	0.63 466	0.42 535	0.62 293	0.60 387	0.59 494	1.03 627	0.43 340	0.72 591	0.60 363	0.33 340	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.43 622

raft+_RVC	0.44 312	0.67 467	1.85 380	0.34 419	0.71 653	0.51 273	0.25 332	0.64 306	0.51 294	0.35 257	0.45 313	0.32 257	0.28 290	0.43 248	0.32 327	0.09 145	0.19 560	0.10 234	0.09 202	0.20 385	0.40 615

XX-Stereo	0.55 458	0.54 402	3.50 674	0.48 583	0.39 556	0.54 310	0.17 83	0.89 516	0.40 174	0.44 316	0.65 519	0.85 584	0.19 128	0.77 422	0.21 147	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.17 320	0.14 267

test_xeample3	0.46 348	0.34 250	2.99 641	0.37 481	0.16 140	0.49 244	0.33 479	1.06 637	0.44 218	0.25 177	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.49 311	0.56 488	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.40 638	0.17 320	0.26 511

AFF-stereo	0.44 312	0.96 585	1.78 337	0.31 331	0.15 105	0.50 258	0.21 191	0.64 306	0.63 435	0.47 340	0.64 510	0.49 393	0.34 358	0.46 282	0.31 314	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.37 587	0.10 118

GMStereo	0.38 242	0.99 603	1.91 413	0.27 214	0.16 140	0.39 114	0.23 272	0.47 159	0.62 423	0.38 280	0.34 242	0.25 183	0.25 230	0.39 223	0.29 278	0.14 483	0.08 192	0.10 234	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.45 335	0.44 341	1.79 357	0.28 246	0.21 293	0.59 396	0.36 500	0.66 316	0.68 484	0.45 327	0.59 453	0.69 509	0.40 414	0.44 257	0.55 480	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.34 558	0.10 118

acv_ft	0.48 371	0.44 341	1.76 324	0.32 360	0.41 575	0.63 466	0.28 400	0.81 445	0.68 484	0.61 513	0.59 453	0.69 509	0.45 467	0.44 257	0.63 508	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.41 612	0.10 118

DIP-Stereo	0.37 229	0.34 250	1.50 252	0.27 214	0.18 220	0.63 466	0.17 83	0.92 543	0.53 323	0.49 371	0.48 342	0.30 244	0.30 324	0.39 223	0.30 301	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.12 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 535	0.34 250	2.23 504	0.26 189	0.19 257	0.67 508	0.29 425	1.26 661	0.69 493	0.72 579	0.70 551	0.78 556	0.42 443	3.77 699	0.41 408	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 542	1.00 605	2.09 468	0.33 386	0.25 379	0.58 377	0.32 469	0.81 445	0.80 583	0.61 513	0.94 611	0.80 565	0.41 425	2.46 657	1.02 583	0.36 648	0.14 469	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.22 449

HITNet	0.46 348	0.92 567	2.09 468	0.33 386	0.14 75	0.55 325	0.22 233	0.83 459	0.56 357	0.51 391	0.49 359	0.48 391	0.37 382	0.48 301	0.54 477	0.09 145	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.59 487	1.43 668	2.96 636	0.40 520	0.22 322	0.58 377	0.28 400	0.91 534	0.73 538	0.57 462	0.63 494	0.60 455	0.41 425	0.74 413	0.35 361	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.07 106	0.43 621	0.17 364

HSM	0.62 506	0.76 501	1.72 300	0.30 303	0.29 434	0.64 480	0.28 400	0.94 560	0.62 423	0.58 480	0.57 444	1.40 664	0.64 570	2.59 667	0.42 411	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.11 148

DN	0.37 229	0.23 79	1.40 223	0.37 481	0.40 566	0.48 226	0.21 191	0.51 202	0.40 174	0.23 146	0.24 124	0.36 286	0.18 103	0.81 429	0.54 477	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.34 615	0.12 163	0.19 401

RT-IGEV	0.66 530	0.25 111	2.11 473	0.56 618	0.46 604	0.62 448	0.54 593	0.99 604	0.75 556	0.79 599	0.93 609	0.85 584	0.78 606	0.59 356	1.64 639	0.12 405	0.16 515	0.11 311	0.47 650	0.28 502	0.30 550

DepthFocus	0.19 8	0.30 202	0.77 82	0.19 2	0.15 105	0.20 8	0.15 44	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.08 42	0.07 12

Hybrid-DGEV-2	0.51 419	0.84 538	1.75 315	0.32 360	0.17 172	0.73 547	0.18 105	0.83 459	0.69 493	0.52 400	0.38 271	0.53 407	0.42 443	0.99 452	0.92 561	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.25 464	0.23 474

NLSM1	0.39 257	0.24 97	0.56 17	0.27 214	0.40 566	0.49 244	0.21 191	1.44 670	1.64 674	0.25 177	0.33 234	0.25 183	0.26 250	0.40 230	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.13 239

NLCSM	0.46 348	0.37 272	0.72 73	0.29 281	0.36 532	0.49 244	0.27 380	1.33 664	1.59 673	0.29 226	0.29 181	0.29 236	0.31 334	1.44 509	0.35 361	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.10 243	0.35 571	0.14 267

FE-Mocha	0.41 273	0.31 216	1.44 233	0.28 246	0.33 497	0.41 138	0.17 83	0.69 335	0.45 233	0.44 316	0.50 368	0.41 322	0.45 467	0.36 194	1.17 605	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.21 537	0.13 201	0.13 239

Select-FE	0.65 525	0.67 467	2.76 611	0.49 585	0.55 625	0.79 580	0.16 69	0.90 522	0.53 323	0.84 615	0.55 423	0.91 603	0.75 600	0.57 346	1.16 603	0.11 343	0.18 547	0.11 311	0.49 655	0.14 234	0.31 559

z-ln-s-r	0.64 517	0.89 559	2.23 504	0.32 360	0.26 397	0.57 360	0.37 509	0.84 471	0.76 566	0.51 391	0.81 580	0.64 473	0.45 467	2.06 619	1.27 617	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.24 450	0.13 239

xyz-stereo-finetune2	0.35 211	0.45 351	1.04 140	0.21 33	0.12 21	0.58 377	0.23 272	0.50 191	0.45 233	0.31 236	0.46 321	0.30 244	0.41 425	0.81 429	0.51 463	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.09 79

LG-Stereo	0.27 115	0.25 111	0.95 123	0.25 142	0.15 105	0.43 160	0.21 191	0.50 191	0.40 174	0.18 53	0.29 181	0.25 183	0.16 68	0.28 91	0.35 361	0.07 26	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.24 450	0.10 118

S2M2_L	0.24 79	0.29 185	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.24 16	0.09 1	0.36 47	0.45 233	0.17 42	0.25 139	0.23 150	0.17 77	0.24 40	0.28 264	0.15 504	0.12 425	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.37 229	0.55 411	1.35 208	0.28 246	0.16 140	0.57 360	0.18 105	0.57 257	0.49 276	0.37 270	0.44 309	0.38 301	0.24 215	0.46 282	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.43 621	0.36 593

rvit_stereo_0081_aga	0.27 115	0.29 185	1.08 145	0.26 189	0.20 277	0.33 54	0.21 191	0.41 89	0.42 201	0.26 195	0.28 173	0.27 211	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.14 483	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.10 118

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 551	0.65 458	3.45 672	0.50 589	0.60 639	0.75 559	0.23 272	0.96 579	0.60 387	0.76 591	1.30 649	0.81 568	0.60 550	0.57 346	0.82 553	0.10 254	0.16 515	0.11 311	0.43 644	0.31 528	0.22 449

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 229	1.34 665	1.24 179	0.23 90	0.12 21	0.33 54	0.20 147	0.40 77	0.33 66	0.25 177	0.21 77	0.16 51	0.14 29	0.27 73	0.63 508	0.55 663	0.06 24	0.11 311	0.13 386	0.25 464	0.49 634

rvit_stereo_ft	0.31 170	0.61 430	1.18 165	0.32 360	0.21 293	0.28 22	0.27 380	0.55 245	0.48 268	0.23 146	0.27 161	0.28 223	0.26 250	0.32 146	0.25 225	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.11 312	0.13 201	0.14 267

test_sample2	0.41 273	0.19 11	1.23 177	0.31 331	0.17 172	0.51 273	0.27 380	0.81 445	0.55 345	0.44 316	0.45 313	0.46 372	0.38 391	1.51 525	0.30 301	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.14 267

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 402	0.33 233	0.93 120	0.26 189	0.22 322	0.46 201	0.20 147	1.10 644	1.34 661	3.16 705	0.32 224	0.22 132	0.20 141	0.30 121	0.22 173	0.10 254	0.09 287	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

SMFormer	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.15 259	0.16 342

tta	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.11 148

AE-Stereo	0.42 294	0.29 185	1.65 277	0.43 544	0.47 607	0.56 342	0.23 272	0.86 490	0.46 244	0.31 236	0.41 289	0.43 340	0.24 215	0.34 174	0.24 210	0.09 145	0.48 667	0.11 311	0.45 646	0.22 418	0.19 401

CoDeX	0.52 433	0.43 330	2.25 508	0.29 281	0.26 397	0.61 428	0.32 469	0.99 604	0.68 484	0.48 359	0.55 423	0.52 405	0.40 414	1.60 542	0.35 361	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.12 196

ACVNet-DCA	0.42 294	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

1test111	0.44 312	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.96 449	0.30 301	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

cc1	0.47 364	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.40 615

tt1	0.44 312	0.64 451	1.83 374	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	0.88 608	0.31 236	0.37 258	0.25 183	0.35 360	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.36 593

1111x	0.74 575	0.21 39	1.93 419	0.31 331	0.17 172	0.63 466	0.32 469	1.03 631	0.74 542	0.52 400	0.62 481	0.57 438	0.47 491	2.38 645	4.25 699	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.12 352	0.12 163	0.14 267

EKT-Stereo	1.47 669	0.49 373	1.93 419	2.57 707	19.31 729	0.55 325	0.22 233	0.69 335	0.42 201	0.38 280	0.36 251	0.43 340	0.27 271	0.69 400	0.26 239	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.16 463	0.20 385	0.15 310

MIM_Stereo	0.41 273	0.60 425	1.88 395	0.31 331	0.21 293	0.50 258	0.19 120	0.64 306	0.44 218	0.43 309	0.53 401	0.43 340	0.27 271	0.51 322	0.28 264	0.08 67	0.14 469	0.11 311	0.10 243	0.26 485	0.26 511

iinet-f	0.57 474	0.93 573	2.27 511	0.31 331	0.25 379	0.83 595	0.33 479	0.81 445	0.65 458	0.54 424	0.63 494	0.73 532	0.67 579	0.73 410	0.67 521	0.13 438	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.43 621	0.16 342

gwcnet-sp	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

scenet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

ssnet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

x	0.35 211	0.20 23	1.36 210	0.33 386	0.17 172	0.47 211	0.24 308	0.75 382	0.54 338	0.40 289	0.40 284	0.42 336	0.34 358	0.45 273	0.32 327	0.11 343	0.14 469	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

IER	0.43 303	0.38 285	1.69 288	0.26 189	0.25 379	0.66 501	0.26 356	0.71 347	0.55 345	0.54 424	0.59 453	0.60 455	0.53 519	0.52 326	0.39 392	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.14 234	0.11 148

RAFT_CTSACE	0.46 348	0.76 501	2.07 462	0.35 436	0.30 451	0.54 310	0.30 433	0.61 289	0.48 268	0.49 371	0.76 571	0.55 418	0.36 366	0.58 350	0.22 173	0.08 67	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.41 612	0.08 51

RAFT+CT+SA	0.50 402	0.86 546	1.82 370	0.37 481	0.75 655	0.54 310	0.34 485	0.77 406	0.63 435	0.38 280	0.55 423	0.34 275	0.29 313	0.68 394	0.27 251	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.51 659	0.29 509	0.41 620

test_4	0.40 266	0.37 272	2.01 450	0.29 281	0.21 293	0.50 258	0.28 400	0.47 159	0.39 158	0.42 303	0.76 571	0.38 301	0.22 173	0.52 326	0.33 340	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.15 440	0.28 502	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 446	1.01 609	2.08 467	0.27 214	0.21 293	0.49 244	0.28 400	0.73 367	0.58 372	0.40 289	0.61 476	0.62 462	0.46 482	1.78 569	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.39 604	0.12 196

MIPNet	0.83 607	0.81 527	2.40 536	0.61 636	0.18 220	1.48 661	1.39 691	1.60 678	0.74 542	1.94 682	0.85 592	0.73 532	1.68 678	0.87 441	0.31 314	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.32 607	0.25 464	0.12 196

IPLGR	0.54 446	0.56 414	2.68 595	0.36 457	0.18 220	0.62 448	0.54 593	1.02 624	0.64 443	0.73 583	0.46 321	0.47 380	0.45 467	1.12 475	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.19 369	0.12 196

test_3	0.44 312	0.20 23	1.70 292	0.36 457	0.32 482	0.47 211	0.30 433	0.73 367	0.49 276	0.50 378	0.30 196	0.45 360	0.22 173	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.10 337	0.11 311	0.35 619	0.29 509	0.28 529

PSMNet-ADL	0.51 419	0.38 285	1.65 277	0.35 436	0.21 293	0.67 508	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.42 303	0.52 388	0.70 519	0.45 467	1.91 603	0.57 492	0.15 504	0.13 450	0.11 311	0.13 386	0.15 259	0.20 420

ADLNet2	0.68 542	0.84 538	3.19 660	0.33 386	0.36 532	0.64 480	0.37 509	0.89 516	0.79 580	0.54 424	0.65 519	0.93 609	0.48 500	2.07 621	0.56 488	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.33 546	0.18 384

CrosDoStereo	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

TRStereo	0.53 439	0.76 501	2.38 531	0.42 539	0.29 434	0.69 526	0.23 272	1.81 686	0.55 345	0.36 264	0.32 224	0.47 380	0.40 414	0.46 282	0.25 225	0.12 405	0.11 391	0.11 311	0.41 641	0.13 201	0.32 568

TransformOpticalFlow	0.64 517	0.56 414	2.66 593	0.44 551	0.26 397	0.62 448	0.28 400	0.83 459	0.71 513	0.76 591	0.74 565	0.91 603	0.85 616	1.83 583	0.81 552	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.11 145	0.12 196

IIG-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.54 609	0.23 342	0.61 428	0.21 191	0.73 367	0.65 458	0.64 544	0.69 541	0.69 509	0.38 391	2.09 625	1.39 625	0.11 343	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.09 79

NRIStereo	0.46 348	0.25 111	1.77 333	0.47 575	0.16 140	0.95 620	0.74 644	0.51 202	0.56 357	0.48 359	0.39 280	0.59 448	0.29 313	0.77 422	0.32 327	0.11 343	0.13 450	0.11 311	0.09 202	0.21 401	0.24 488

ASMatch	0.60 493	0.43 330	2.58 582	0.91 662	0.36 532	0.56 342	0.25 332	0.52 218	0.61 405	0.47 340	1.21 642	0.47 380	0.66 577	1.34 498	0.94 564	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.10 109	0.16 342

DeepStereo_LL	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

DeepStereo_RVC	0.44 312	0.28 171	1.92 416	0.49 585	0.17 172	0.60 408	0.59 610	0.50 191	0.52 305	0.49 371	0.45 313	0.39 307	0.86 619	0.45 273	0.33 340	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

RAFT-345	0.53 439	0.30 202	2.34 523	0.38 498	0.34 510	0.58 377	0.42 535	0.47 159	0.61 405	0.51 391	1.00 621	0.43 340	0.28 290	1.57 535	0.82 553	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.10 109	0.08 51

sAnonymous2	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

CroCo_RVC	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

RALAANet	0.43 303	0.98 598	1.90 407	0.32 360	0.23 342	0.48 226	0.19 120	0.67 326	0.53 323	0.48 359	0.45 313	0.39 307	0.30 324	0.48 301	0.37 374	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.14 415	0.27 496	0.10 118

222	0.78 590	0.23 79	1.23 177	0.28 246	0.18 220	0.62 448	0.24 308	1.02 624	0.70 503	0.58 480	0.66 521	0.46 372	0.42 443	1.80 578	6.53 712	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.17 364

xxxx	0.70 551	0.21 39	1.33 200	0.28 246	0.18 220	0.63 466	0.24 308	1.02 624	0.69 493	0.50 378	0.62 481	0.58 445	0.38 391	1.47 522	5.21 705	0.13 438	0.12 425	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.15 310

test_xeample	0.72 563	0.21 39	1.36 210	0.27 214	0.17 172	0.59 396	0.28 400	1.01 621	0.70 503	0.55 442	0.67 524	0.44 351	0.39 405	1.88 600	5.17 704	0.12 405	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.15 310

cf-r	0.53 439	0.81 527	2.15 485	0.33 386	0.28 425	0.60 408	0.28 400	0.78 421	0.64 443	0.51 391	0.60 469	0.75 544	0.40 414	1.32 495	0.43 420	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.14 267

DISCO	0.57 474	0.34 250	1.87 393	0.45 565	0.34 510	0.84 597	0.35 493	0.84 471	0.78 575	0.59 494	0.63 494	1.06 638	0.53 519	1.10 468	0.82 553	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.18 384

SE	0.33 187	0.44 341	0.89 108	0.29 281	0.15 105	0.50 258	0.24 308	0.50 191	0.34 80	0.34 253	0.46 321	0.27 211	0.36 366	0.28 91	0.29 278	0.18 553	0.08 192	0.12 375	0.15 440	0.41 612	0.32 568

SME	0.53 439	1.10 626	1.55 261	0.35 436	0.20 277	0.65 494	0.25 332	0.67 326	0.48 268	0.47 340	0.49 359	0.35 279	0.36 366	1.79 573	0.51 463	0.26 622	0.10 337	0.12 375	0.13 386	0.45 631	0.25 500

Selective-IGEV-i16pc	0.75 578	0.29 185	5.48 697	0.32 360	0.19 257	1.18 652	0.62 621	0.86 490	0.74 542	0.37 270	0.51 373	0.53 407	0.29 313	2.10 627	0.35 361	0.22 600	0.23 595	0.12 375	0.16 463	0.22 418	0.19 401

Hybrid-DGEV-03	0.45 335	0.88 554	1.75 315	0.29 281	0.17 172	0.58 377	0.24 308	0.65 313	0.48 268	0.59 494	1.01 622	0.39 307	0.28 290	0.41 235	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.34 558	0.24 488

DFGA-Net	0.51 419	1.06 621	1.75 315	0.30 303	0.24 357	0.54 310	0.22 233	0.63 302	0.60 387	0.48 359	0.51 373	0.35 279	0.27 271	1.82 582	0.53 471	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.12 352	0.37 587	0.15 310

AIO-test1	0.45 335	0.87 550	2.27 511	0.33 386	0.33 497	0.50 258	0.22 233	0.74 372	0.66 473	0.29 226	0.41 289	0.29 236	0.22 173	0.73 410	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.14 415	0.30 520	0.22 449

ACV-stereo	0.66 530	0.76 501	2.86 622	0.32 360	0.25 379	1.01 629	0.60 612	0.59 272	0.52 305	0.41 298	0.45 313	1.55 670	0.94 631	1.40 506	0.69 526	0.14 483	0.13 450	0.12 375	0.11 312	0.20 385	0.19 401

test_sample3	0.50 402	0.41 315	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.57 360	0.25 332	0.92 543	0.64 443	0.52 400	0.49 359	0.47 380	0.35 360	1.79 573	0.37 374	0.13 438	0.10 337	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.16 342

H2IRNET	0.40 266	0.61 430	1.90 407	0.29 281	0.17 172	0.54 310	0.18 105	0.52 218	0.50 287	0.27 211	0.56 435	0.47 380	0.35 360	0.46 282	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.32 537	0.12 196

MyStereo07	0.34 198	0.40 305	1.46 238	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.25 139	0.20 112	0.26 250	0.57 346	0.19 95	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

MyStereo06	0.54 446	0.41 315	2.68 595	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.81 445	0.44 218	0.84 615	0.52 388	0.78 556	0.58 543	0.48 301	1.10 593	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo05	0.49 390	0.41 315	2.72 602	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.82 453	0.77 571	0.52 400	0.37 258	0.51 399	0.42 443	0.52 326	0.38 381	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo04	0.48 371	0.40 305	2.65 592	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.83 459	0.75 556	0.47 340	0.36 251	0.53 407	0.42 443	0.53 332	0.39 392	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

xx1	0.46 348	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.46 372	0.36 366	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

MIF-Stereo (partial)	0.34 198	0.41 315	1.93 419	0.26 189	0.24 357	0.32 48	0.17 83	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.37 258	0.25 183	0.26 250	0.44 257	0.31 314	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.19 369	0.14 267

4D-IteraStereo	0.44 312	0.96 585	2.63 588	0.27 214	0.30 451	0.45 181	0.25 332	0.52 218	0.50 287	0.40 289	0.31 213	0.40 316	0.19 128	0.35 181	0.32 327	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.11 312	0.19 369	0.30 550

knoymous	0.34 198	0.25 111	1.75 315	0.24 118	0.18 220	0.45 181	0.24 308	0.57 257	0.38 144	0.41 298	0.39 280	0.55 418	0.25 230	0.38 215	0.23 184	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.07 106	0.13 201	0.12 196

anonymousa	0.48 371	0.46 354	2.44 545	0.29 281	0.34 510	0.61 428	0.25 332	0.66 316	0.54 338	0.53 411	0.77 575	0.73 532	0.46 482	0.33 160	0.31 314	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.29 582	0.10 109	0.19 401

riskmin	0.37 229	0.22 57	1.74 308	0.32 360	0.20 277	0.48 226	0.20 147	0.66 316	0.46 244	0.36 264	0.34 242	0.69 509	0.45 467	0.39 223	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.08 151	0.13 201	0.16 342

TestStereo1	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

qqq	0.38 242	0.21 39	1.34 205	0.28 246	0.15 105	0.45 181	0.26 356	0.76 394	0.52 305	0.39 287	0.41 289	0.46 372	0.36 366	0.96 449	0.30 301	0.11 343	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

DisPM	0.43 303	0.33 233	1.78 337	0.57 624	0.18 220	0.59 396	0.63 624	0.53 227	0.61 405	0.60 504	0.53 401	0.38 301	0.26 250	0.75 414	0.29 278	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.14 267

Wz-Net-LNSev	0.59 487	0.96 585	2.47 555	0.34 419	0.37 544	0.79 580	0.44 553	0.86 490	0.77 571	0.61 513	0.67 524	0.79 561	0.56 531	0.64 374	0.62 506	0.15 504	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.19 401

test_5	0.51 419	0.87 550	1.99 447	0.37 481	0.65 647	0.58 377	0.35 493	0.78 421	0.62 423	0.48 359	0.55 423	0.45 360	0.40 414	0.72 409	0.30 301	0.09 145	0.07 77	0.12 375	0.12 352	0.33 546	0.38 603

SA-5K	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

GLC_STEREO	0.28 131	0.27 142	1.36 210	0.28 246	0.12 21	0.41 138	0.20 147	0.37 52	0.38 144	0.26 195	0.30 196	0.25 183	0.19 128	0.33 160	0.24 210	0.09 145	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.09 79

DAS	0.56 467	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	2.40 649	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

SepStereo	0.52 433	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	1.56 531	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

LCNet	0.54 446	0.37 272	1.78 337	0.92 663	0.22 322	0.96 621	0.30 433	0.59 272	0.58 372	0.51 391	0.55 423	0.41 322	0.76 602	0.84 433	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.18 497	0.98 679	0.39 609

HHNet	0.60 493	0.65 458	2.60 586	0.36 457	0.25 379	0.64 480	0.61 616	0.64 306	0.62 423	0.55 442	1.13 638	0.32 257	0.60 550	0.42 244	1.79 646	0.15 504	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.18 348	0.15 310

Patchmatch Stereo++	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.88 615	0.33 233	1.79 357	0.54 609	0.98 669	0.62 448	0.46 565	0.50 191	0.60 387	0.58 480	0.53 401	0.50 396	0.73 594	1.23 488	7.48 713	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.14 234	0.09 79

OMP-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.56 618	0.37 544	0.60 408	0.26 356	0.70 343	0.65 458	0.66 553	0.60 469	0.69 509	0.32 343	2.09 625	1.20 609	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.10 118

NF-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.44 553	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.45 514	0.79 550	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.16 342

OCTAStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.80 551	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

PSM-adaLoss	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.60 408	0.29 425	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

FTStereo	0.76 582	0.18 7	2.35 526	0.71 645	0.21 293	0.73 547	1.79 699	0.57 257	0.53 323	1.07 641	1.63 664	1.29 658	2.13 687	0.75 414	0.29 278	0.19 569	0.08 192	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.40 615

ROB_FTStereo_v2	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.26 356	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.49 311	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

KYRaft	0.48 371	0.29 185	1.75 315	0.33 386	0.21 293	0.75 559	0.44 553	0.58 263	0.57 361	0.64 544	0.93 609	0.53 407	0.72 591	0.60 363	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.12 163	0.54 640

HUI-Stereo	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.45 273	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

SST-Stereo	0.52 433	0.20 23	1.76 324	0.62 637	0.53 620	0.62 448	0.66 627	0.55 245	0.61 405	0.58 480	0.53 401	0.52 405	0.60 550	1.59 541	0.29 278	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.10 118

RAFT_R40	0.50 402	0.21 39	1.76 324	0.50 589	0.40 566	0.61 428	0.53 589	0.56 251	0.60 387	0.56 451	0.54 413	0.55 418	0.51 512	1.57 535	0.53 471	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.09 79

PFNet	0.60 493	0.33 233	2.47 555	0.41 528	0.55 625	0.62 448	0.27 380	0.61 289	0.63 435	0.61 513	0.56 435	0.45 360	0.32 343	1.88 600	1.14 599	0.28 632	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.26 485	0.20 420

RE-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

Pruner-Stereo	0.51 419	0.27 142	1.78 337	1.79 694	0.19 257	0.62 448	0.45 562	0.57 257	0.60 387	0.61 513	0.48 342	0.41 322	0.24 215	0.46 282	1.00 577	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.12 163	0.13 239

TVStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

iGMRVC	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.55 342	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

iRAFT	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

CRE-IMP	0.41 273	0.22 57	1.76 324	0.48 583	0.17 172	0.79 580	0.69 636	0.52 218	0.52 305	0.47 340	0.42 295	0.45 360	0.26 250	0.41 235	0.31 314	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.23 474

RAFT-IKP	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.16 140	0.60 408	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.50 318	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

LMCR-Stereo	0.52 433	0.71 481	2.39 533	0.40 520	0.21 293	0.74 553	0.31 446	1.02 624	0.64 443	0.61 513	0.63 494	0.39 307	0.51 512	0.62 369	0.42 411	0.19 569	0.09 287	0.12 375	0.09 202	0.23 433	0.12 196

iRaftStereo_RVC	0.37 229	0.53 394	1.41 225	0.28 246	0.15 105	0.52 294	0.20 147	0.54 240	0.46 244	0.37 270	0.43 298	0.41 322	0.23 199	0.36 194	0.26 239	0.09 145	0.15 497	0.12 375	0.11 312	0.41 612	0.37 600

GEStereo_RVC	0.54 446	0.87 550	1.95 432	0.47 575	0.25 379	0.62 448	0.37 509	1.00 613	0.74 542	0.53 411	0.54 413	0.59 448	0.44 462	1.10 468	0.46 432	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.26 485	0.19 401

TestStereo	0.45 335	0.54 402	2.11 473	0.29 281	0.16 140	0.43 160	0.24 308	0.54 240	0.45 233	0.37 270	0.46 321	0.34 275	0.27 271	1.98 610	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.14 234	0.08 51

sCroCo_RVC	0.33 187	0.32 224	1.89 402	0.34 419	0.27 410	0.30 33	0.22 233	0.48 174	0.44 218	0.22 123	0.33 234	0.25 183	0.25 230	0.32 146	0.24 210	0.14 483	0.16 515	0.12 375	0.12 352	0.15 259	0.13 239

GES	0.44 312	0.28 171	1.88 395	0.30 303	0.18 220	0.61 428	0.30 433	0.88 510	0.46 244	0.47 340	0.52 388	0.39 307	0.42 443	0.58 350	0.67 521	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.15 259	0.17 364

SFCPSM	0.46 348	0.24 97	2.35 526	0.27 214	0.27 410	0.70 532	0.32 469	0.96 579	0.63 435	0.49 371	0.52 388	0.43 340	0.36 366	0.52 326	0.43 420	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.16 296	0.12 196

MMNet	0.50 402	0.48 369	1.93 419	0.33 386	0.27 410	0.79 580	0.28 400	0.81 445	0.74 542	0.60 504	0.56 435	0.59 448	0.55 527	0.79 427	0.59 499	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.14 267

FENet	0.44 312	0.30 202	2.42 539	0.32 360	0.17 172	0.58 377	0.22 233	0.77 406	0.59 382	0.47 340	0.42 295	0.55 418	0.38 391	0.49 311	0.47 441	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.16 342

ac_64	0.55 458	0.46 354	1.92 416	0.36 457	0.34 510	0.63 466	0.31 446	0.82 453	0.61 405	0.55 442	0.51 373	0.89 599	0.48 500	1.83 583	0.55 480	0.14 483	0.11 391	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.12 196

GwcNet-RSSM	0.57 474	0.94 575	2.13 479	0.32 360	0.25 379	0.60 408	0.30 433	0.80 441	0.66 473	0.52 400	0.64 510	0.71 524	0.40 414	1.79 573	0.50 457	0.13 438	0.09 287	0.12 375	0.12 352	0.21 401	0.15 310

BEATNet_4x	0.47 364	0.73 492	1.91 413	0.33 386	0.15 105	0.56 342	0.25 332	0.85 480	0.58 372	0.54 424	0.51 373	0.57 438	0.42 443	0.57 346	0.61 504	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.20 385	0.16 342

IGEV_i1	0.44 312	0.26 129	2.01 450	0.33 386	0.18 220	0.58 377	0.27 380	0.84 471	0.49 276	0.45 327	0.47 328	0.55 418	0.33 349	0.65 385	0.36 367	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.19 517	0.17 320	0.28 529

Selective-IGEV-i1	0.44 312	0.23 79	1.30 193	0.33 386	0.45 596	0.60 408	0.32 469	0.85 480	0.64 443	0.42 303	0.52 388	0.60 455	0.28 290	0.46 282	0.34 349	0.10 254	0.10 337	0.13 438	0.28 576	0.14 234	0.75 663

G2L-Stereo	0.55 458	0.85 543	2.18 492	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.27 380	0.77 406	0.55 345	0.54 424	0.52 388	0.71 524	0.36 366	1.75 564	0.50 457	0.13 438	0.11 391	0.13 438	0.11 312	0.29 509	0.15 310

AIO-test2	0.49 390	1.15 639	1.96 441	0.42 539	0.37 544	0.50 258	0.23 272	0.79 437	0.70 503	0.33 250	0.53 401	0.27 211	0.22 173	0.67 391	0.29 278	0.73 673	0.08 192	0.13 438	0.17 483	0.17 320	0.18 384

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 11	0.58 22	0.28 246	0.18 220	0.28 22	0.22 233	0.38 61	0.54 338	0.23 146	0.30 196	0.27 211	0.26 250	0.37 205	0.24 210	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.12 163	0.10 118

test_sample6	0.52 433	0.44 341	1.81 364	0.33 386	0.18 220	0.55 325	0.27 380	0.94 560	0.66 473	0.54 424	0.62 481	0.47 380	0.36 366	1.97 609	0.38 381	0.14 483	0.10 337	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.16 342

test_sample5	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.53 411	0.59 453	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

test_sample4	0.50 402	0.42 324	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.56 342	0.26 356	0.93 551	0.65 458	0.54 424	0.54 413	0.45 360	0.36 366	1.79 573	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

CAS++	0.31 170	0.33 233	1.43 231	0.25 142	0.17 172	0.31 41	0.20 147	0.78 421	0.41 187	0.30 231	0.30 196	0.21 126	0.16 68	0.33 160	0.18 69	0.15 504	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.54 424	0.62 481	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

plain	0.37 229	0.47 364	2.15 485	0.27 214	0.19 257	0.33 54	0.20 147	0.58 263	0.46 244	0.23 146	0.37 258	0.23 150	0.25 230	0.45 273	0.28 264	0.11 343	0.08 192	0.13 438	0.09 202	0.42 619	0.12 196

ToySt	0.44 312	0.61 430	1.89 402	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.35 493	0.67 326	0.53 323	0.39 287	0.50 368	0.59 448	0.43 454	0.51 322	0.49 452	0.10 254	0.12 425	0.13 438	0.16 463	0.24 450	0.19 401

Sa-1000	0.51 419	0.72 485	1.90 407	0.31 331	0.60 639	0.60 408	0.31 446	0.94 560	0.71 513	0.52 400	0.83 585	0.42 336	0.33 349	0.68 394	0.28 264	0.10 254	0.09 287	0.13 438	0.29 582	0.29 509	0.10 118

SA	0.50 402	0.75 500	1.95 432	0.31 331	0.61 643	0.57 360	0.31 446	0.91 534	0.73 538	0.42 303	0.62 481	0.38 301	0.47 491	0.68 394	0.29 278	0.09 145	0.09 287	0.13 438	0.32 607	0.30 520	0.10 118

psmg	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.27 214	0.21 293	0.75 559	0.36 500	0.90 522	0.61 405	0.59 494	0.59 453	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.13 201	0.11 148

CIPLG	0.56 467	1.19 646	2.46 549	0.80 654	0.31 472	0.61 428	0.57 606	0.76 394	0.57 361	0.56 451	0.63 494	0.41 322	0.30 324	0.45 273	0.40 400	0.11 343	0.20 571	0.13 438	0.13 386	0.35 571	0.19 401

dd	0.42 294	0.96 585	1.77 333	0.31 331	0.17 172	0.57 360	0.26 356	0.49 182	0.68 484	0.41 298	0.40 284	0.34 275	0.27 271	0.45 273	0.40 400	0.17 540	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.21 401	0.12 196

IPLGR_C	0.58 479	1.25 653	2.72 602	0.80 654	0.31 472	0.60 408	0.61 616	0.76 394	0.58 372	0.56 451	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.43 248	0.40 400	0.11 343	0.22 587	0.13 438	0.15 440	0.35 571	0.19 401

AASNet	0.56 467	1.03 615	2.34 523	0.37 481	0.33 497	0.65 494	0.29 425	0.96 579	0.73 538	0.54 424	0.60 469	0.55 418	0.38 391	0.59 356	0.58 497	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.43 621	0.24 488

GMOStereo	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

error version	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-v	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

ACRE	0.56 467	1.14 635	2.77 614	0.76 650	0.28 425	0.60 408	0.56 602	0.76 394	0.58 372	0.55 442	0.62 481	0.41 322	0.29 313	0.44 257	0.39 392	0.11 343	0.19 560	0.13 438	0.14 415	0.36 579	0.18 384

PSM-softLoss	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KMStereo	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

RAFT-RH_RVC	0.61 501	0.50 381	2.33 521	0.36 457	0.29 434	0.60 408	0.18 105	0.44 116	0.58 372	0.76 591	1.91 670	0.47 380	0.29 313	1.60 542	1.23 613	0.14 483	0.07 77	0.13 438	0.13 386	0.10 109	0.09 79

IRAFT_RVC	0.54 446	0.53 394	1.78 337	0.46 570	0.21 293	0.58 377	0.43 542	0.65 313	0.66 473	0.54 424	0.50 368	0.49 393	0.51 512	1.58 539	1.01 581	0.11 343	0.25 612	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.13 239

test-2	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

GMM-Stereo	0.50 402	0.23 79	2.41 537	0.54 609	0.24 357	0.77 571	0.46 565	0.59 272	0.57 361	0.58 480	0.73 562	0.47 380	0.43 454	0.68 394	0.27 251	0.10 254	0.06 24	0.13 438	0.13 386	0.14 234	0.44 624

rafts_anoy	0.43 303	0.89 559	1.96 441	0.32 360	0.30 451	0.48 226	0.24 308	0.62 293	0.49 276	0.37 270	0.38 271	0.33 268	0.30 324	0.51 322	0.34 349	0.10 254	0.39 654	0.13 438	0.15 440	0.17 320	0.15 310

Anonymous3	0.42 294	0.35 259	2.09 468	0.33 386	0.24 357	0.72 540	0.31 446	0.74 372	0.55 345	0.35 257	0.40 284	0.33 268	0.29 313	0.44 257	0.28 264	0.18 553	0.18 547	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.17 364

delet	0.52 433	0.54 402	1.62 275	0.31 331	0.35 523	0.74 553	0.46 565	0.85 480	0.74 542	0.55 442	0.60 469	0.67 495	0.50 510	1.12 475	0.57 492	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.12 196

UNet	0.54 446	0.44 341	2.83 621	0.31 331	0.33 497	0.74 553	0.27 380	0.82 453	0.61 405	0.53 411	0.54 413	0.72 527	0.54 522	0.78 426	0.56 488	0.11 343	0.09 287	0.13 438	0.11 312	0.14 234	0.12 196

UPFNet	0.46 348	0.28 171	1.73 303	0.33 386	0.32 482	0.65 494	0.38 516	0.83 459	0.59 382	0.57 462	0.52 388	0.61 458	0.40 414	0.75 414	0.52 467	0.13 438	0.12 425	0.13 438	0.12 352	0.15 259	0.11 148

HGLStereo	0.54 446	0.69 474	2.00 449	0.35 436	0.40 566	0.66 501	0.30 433	0.83 459	0.62 423	0.57 462	0.69 541	0.69 509	0.54 522	1.07 463	0.55 480	0.13 438	0.13 450	0.13 438	0.11 312	0.19 369	0.17 364

DSFCA	0.54 446	0.35 259	1.41 225	0.28 246	0.28 425	0.79 580	0.88 657	0.76 394	0.70 503	0.72 579	0.66 521	0.67 495	0.57 537	1.17 482	0.63 508	0.16 525	0.14 469	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.13 239

CCAANet	0.55 458	0.73 492	2.47 555	0.30 303	0.24 357	0.55 325	0.24 308	0.84 471	0.64 443	0.40 289	0.67 524	0.56 431	0.36 366	1.87 591	0.41 408	0.10 254	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.11 145	0.13 239

MSMDNet	0.46 348	0.44 341	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.56 531	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.13 438	0.10 243	0.18 348	0.15 310

Selective-IGEV-i16pb	0.86 611	0.33 233	6.08 700	0.32 360	0.21 293	1.08 642	0.68 633	1.06 637	0.92 619	0.43 309	0.76 571	0.66 485	0.46 482	2.31 638	0.50 457	0.23 604	0.25 612	0.14 476	0.19 517	0.26 485	0.24 488

FlowAnything_test	0.23 72	0.32 224	0.52 5	0.28 246	0.17 172	0.37 92	0.20 147	0.38 61	0.24 4	0.24 157	0.20 69	0.21 126	0.17 77	0.26 67	0.25 225	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.17 320	0.12 196

zh-mn7	0.80 594	1.54 673	3.00 642	0.35 436	0.27 410	0.72 540	0.41 531	0.93 551	1.11 645	1.00 635	1.28 646	0.75 544	0.57 537	1.87 591	1.18 606	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.26 485	0.21 434

z-mn7	0.80 594	1.52 672	2.62 587	0.36 457	0.28 425	1.01 629	0.48 577	0.90 522	1.29 658	0.69 565	1.35 654	0.85 584	0.59 546	2.03 615	1.09 592	0.14 483	0.12 425	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.20 420

DDVS	0.62 506	0.40 305	1.40 223	2.21 703	0.35 523	0.87 607	1.00 668	0.69 335	0.50 287	0.53 411	0.56 435	0.90 601	0.37 382	1.22 486	0.47 441	0.15 504	0.14 469	0.14 476	0.12 352	0.19 369	0.22 449

mmm	0.38 242	0.21 39	1.18 165	0.35 436	0.17 172	0.49 244	0.26 356	0.78 421	0.52 305	0.50 378	0.57 444	0.41 322	0.37 382	0.71 407	0.31 314	0.11 343	0.13 450	0.14 476	0.13 386	0.15 259	0.14 267

PCWNet_CMD	0.46 348	0.45 351	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.57 537	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.18 348	0.14 267

LL-Strereo	0.72 563	1.29 657	2.49 560	0.36 457	0.45 596	0.55 325	0.32 469	0.93 551	0.71 513	0.67 557	0.58 450	0.85 584	0.79 607	2.67 673	0.46 432	0.10 254	0.18 547	0.14 476	0.12 352	0.40 609	0.42 621

CASS	0.39 257	0.30 202	1.61 273	0.32 360	0.17 172	0.53 303	0.24 308	0.70 343	0.49 276	0.59 494	0.54 413	0.40 316	0.40 414	0.41 235	0.30 301	0.17 540	0.10 337	0.14 476	0.11 312	0.18 348	0.17 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 458	0.60 425	1.86 388	0.32 360	0.22 322	0.72 540	0.44 553	0.94 560	0.74 542	0.63 534	0.54 413	0.81 568	0.47 491	0.77 422	0.70 528	0.16 525	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.30 520	0.30 550

BUS	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.91 615	0.23 272	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.66 485	0.30 324	0.43 248	0.32 327	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

Wz-Net-MNSev	0.65 525	0.97 593	2.19 494	0.36 457	0.33 497	0.90 613	0.60 612	0.92 543	0.81 590	0.75 588	0.72 560	0.73 532	0.65 572	1.39 503	0.71 531	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.24 450	0.18 384

BSDual-CNN	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

hknet	0.47 364	0.29 185	1.70 292	0.30 303	0.24 357	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.64 443	0.63 534	0.53 401	0.80 565	0.38 391	0.77 422	0.37 374	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

IPLG	0.69 547	0.84 538	2.43 543	0.35 436	0.21 293	1.65 671	0.61 616	1.36 666	0.58 372	1.39 671	0.51 373	0.37 291	0.87 620	1.41 507	0.36 367	0.09 145	0.07 77	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.11 148

AACVNet	0.54 446	0.78 518	1.73 303	0.36 457	0.21 293	0.57 360	0.25 332	0.71 347	0.51 294	0.55 442	0.59 453	0.64 473	0.41 425	2.13 629	0.41 408	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.11 312	0.33 546	0.15 310

PFNet+	0.45 335	0.37 272	1.86 388	0.46 570	0.18 220	0.58 377	0.77 648	0.52 218	0.64 443	0.56 451	0.48 342	0.39 307	0.26 250	0.93 445	0.32 327	0.13 438	0.09 287	0.14 476	0.13 386	0.12 163	0.15 310

THIR-Stereo	0.86 611	0.62 436	2.13 479	0.25 142	0.16 140	0.58 377	2.74 710	0.59 272	0.51 294	0.62 524	1.62 663	0.97 619	1.80 683	1.69 554	2.25 665	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.11 148

RAFT	0.45 335	0.92 567	1.59 267	0.34 419	0.19 257	0.46 201	0.35 493	0.65 313	0.49 276	0.49 371	0.49 359	0.70 519	0.40 414	0.47 294	0.32 327	0.11 343	0.16 515	0.14 476	0.13 386	0.51 643	0.13 239

ICVP	0.46 348	0.29 185	2.41 537	0.33 386	0.22 322	0.59 396	0.55 597	0.75 382	0.50 287	0.44 316	0.60 469	0.49 393	0.35 360	0.53 332	0.37 374	0.16 525	0.16 515	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.15 310
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.60 493	0.71 481	1.95 432	0.35 436	0.34 510	0.67 508	0.34 485	0.90 522	0.74 542	0.68 563	0.62 481	0.80 565	0.45 467	1.78 569	0.64 514	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.29 509	0.21 434

ARAFT	0.60 493	1.23 650	3.10 650	0.28 246	0.16 140	0.64 480	0.36 500	0.90 522	0.67 482	0.61 513	0.49 359	0.55 418	0.31 334	1.24 491	0.32 327	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.37 587	0.21 434

EDNetEfficient	1.27 656	0.70 479	4.05 685	0.64 639	0.98 669	0.94 619	1.40 692	0.85 480	1.75 679	2.34 693	1.33 652	1.05 636	2.21 689	1.58 539	4.15 697	0.15 504	0.19 560	0.14 476	0.27 572	0.38 594	0.32 568

PSMNet-RSSM	0.53 439	0.82 531	1.78 337	0.31 331	0.25 379	0.58 377	0.28 400	0.84 471	0.60 387	0.50 378	0.61 476	0.67 495	0.43 454	1.68 552	0.42 411	0.15 504	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.15 259	0.13 239

DMCA	0.41 273	0.52 387	1.26 182	0.31 331	0.24 357	0.59 396	0.26 356	0.77 406	0.63 435	0.58 480	0.48 342	0.57 438	0.35 360	0.40 230	0.50 457	0.14 483	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.15 259	0.15 310

RTSC	0.72 563	1.00 605	2.22 500	0.40 520	0.29 434	0.82 592	0.31 446	0.96 579	1.10 643	0.92 627	0.81 580	0.78 556	0.58 543	1.23 488	1.55 634	0.18 553	0.17 535	0.14 476	0.17 483	0.43 621	0.30 550

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 458	0.92 567	2.36 529	0.38 498	0.37 544	0.60 408	0.28 400	0.82 453	0.62 423	0.62 524	0.55 423	0.72 527	0.45 467	1.00 455	0.43 420	0.15 504	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.15 259	0.16 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 402	0.70 479	1.94 429	0.29 281	0.26 397	0.63 466	0.31 446	0.80 441	0.48 268	0.61 513	0.55 423	0.66 485	0.38 391	0.98 451	0.40 400	0.19 569	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.23 433	0.17 364

StereoDRNet-Refined	0.50 402	0.41 315	1.50 252	0.33 386	0.21 293	0.68 520	0.26 356	0.81 445	0.68 484	0.67 557	0.68 532	0.73 532	0.42 443	1.10 468	0.59 499	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.14 415	0.25 464	0.21 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.54 446	0.55 411	1.49 248	0.36 457	0.25 379	0.65 494	0.36 500	0.80 441	0.70 503	0.72 579	0.69 541	0.83 575	0.46 482	1.53 528	0.60 501	0.13 438	0.12 425	0.14 476	0.14 415	0.14 234	0.13 239

DN-CSS_ROB	0.48 371	1.23 650	1.99 447	0.39 508	0.22 322	0.56 342	0.19 120	0.75 382	0.61 405	0.45 327	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.70 405	0.32 327	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.36 579	0.12 196

w-ln-seven-2	0.68 542	1.13 633	2.46 549	0.36 457	0.27 410	0.65 494	0.44 553	0.87 501	0.83 595	0.69 565	0.75 568	0.72 527	0.63 567	1.56 531	1.15 601	0.13 438	0.13 450	0.15 507	0.14 415	0.35 571	0.19 401

rvit_0105_6	0.31 170	0.29 185	1.00 133	0.31 331	0.18 220	0.35 71	0.25 332	0.51 202	0.61 405	0.25 177	0.28 173	0.32 257	0.25 230	0.39 223	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.14 234	0.13 239

rvit_0105_5	0.36 221	0.39 297	1.48 245	0.30 303	0.18 220	0.41 138	0.30 433	0.64 306	0.62 423	0.30 231	0.33 234	0.37 291	0.29 313	0.41 235	0.28 264	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.15 440	0.15 259	0.14 267

rvit_0105_4	0.35 211	0.35 259	1.45 236	0.31 331	0.18 220	0.37 92	0.28 400	0.59 272	0.62 423	0.27 211	0.31 213	0.35 279	0.27 271	0.43 248	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.12 196

DCVSM-stereo	0.49 390	0.29 185	2.49 560	0.29 281	0.22 322	0.53 303	0.52 585	0.58 263	0.49 276	0.69 565	0.46 321	0.79 561	0.48 500	0.53 332	0.42 411	0.13 438	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.20 385	0.20 420

ffm	0.47 364	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

ff1	0.73 572	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

mmx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

xxx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

CASnet	0.28 131	0.31 216	1.20 171	0.28 246	0.11 9	0.47 211	0.19 120	0.44 116	0.44 218	0.38 280	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.29 108	0.19 95	0.10 254	0.06 24	0.15 507	0.12 352	0.16 296	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	0.92 621	1.31 659	3.76 677	0.41 528	0.36 532	0.86 603	0.71 640	1.00 613	1.06 638	0.82 612	0.92 605	1.06 638	1.05 641	2.16 630	1.61 636	0.19 569	0.13 450	0.15 507	0.16 463	0.32 537	0.28 529

CFNet_pseudo	0.45 335	0.46 354	2.23 504	0.25 142	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.10 337	0.15 507	0.10 243	0.17 320	0.14 267

pcwnet_v2	0.64 517	0.49 373	4.41 689	0.32 360	0.27 410	0.60 408	0.25 332	0.97 588	0.88 608	0.59 494	0.70 551	0.63 464	0.55 527	0.66 390	0.37 374	0.17 540	0.15 497	0.15 507	0.14 415	0.21 401	0.23 474

HCRNet	0.46 348	0.49 373	1.65 277	0.38 498	0.29 434	0.58 377	0.22 233	0.75 382	0.62 423	0.47 340	0.49 359	0.48 391	0.36 366	1.12 475	0.37 374	0.15 504	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.17 320	0.17 364

RAFT + AFF	0.64 517	1.20 647	1.95 432	0.34 419	0.33 497	0.67 508	0.52 585	0.99 604	0.74 542	0.53 411	0.58 450	0.57 438	0.80 608	1.76 565	0.51 463	0.12 405	0.27 622	0.15 507	0.14 415	0.43 621	0.29 536

GwcNet	0.69 547	0.71 481	3.12 653	0.36 457	0.45 596	0.81 589	0.44 553	0.86 490	0.84 598	0.60 504	0.74 565	0.82 573	0.49 507	1.65 548	0.66 518	0.16 525	0.15 497	0.15 507	0.15 440	0.31 528	0.24 488

CFNet	0.58 479	0.96 585	1.78 337	0.33 386	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.88 510	0.75 556	0.46 338	0.59 453	0.58 445	0.40 414	2.29 637	0.48 447	0.12 405	0.09 287	0.15 507	0.14 415	0.30 520	0.15 310

StereoDRNet	0.64 517	0.88 554	2.35 526	0.41 528	0.45 596	0.73 547	0.47 573	0.94 560	0.74 542	0.75 588	0.54 413	0.74 538	0.47 491	1.70 555	0.72 535	0.15 504	0.14 469	0.15 507	0.14 415	0.20 385	0.19 401

PWCDC_ROB	0.72 563	1.06 621	2.09 468	0.47 575	0.36 532	0.78 576	0.26 356	0.98 592	1.34 661	0.61 513	2.07 672	0.64 473	0.61 559	0.83 431	0.71 531	0.31 639	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.60 655	0.21 434

BStereo	0.28 131	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.33 54	0.20 147	0.46 139	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

Anonymus123	0.31 170	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.98 624	0.20 147	0.49 182	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

zh-sn7	0.89 617	1.73 686	3.09 649	0.39 508	0.30 451	0.82 592	0.63 624	0.96 579	0.87 604	0.79 599	1.12 636	0.84 580	0.87 620	2.42 651	1.63 637	0.16 525	0.17 535	0.16 526	0.16 463	0.34 558	0.29 536

w-ln-seven	0.74 575	1.05 619	2.54 576	0.37 481	0.34 510	1.03 632	0.47 573	1.00 613	1.08 640	0.90 624	0.85 592	0.85 584	0.57 537	1.37 501	1.26 616	0.14 483	0.13 450	0.16 526	0.15 440	0.31 528	0.20 420

test_sample7	0.47 364	0.33 233	1.49 248	0.34 419	0.20 277	0.51 273	0.30 433	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.17 540	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.18 384

GMStereo_Zeroshot	0.41 273	0.36 269	1.54 259	0.41 528	0.19 257	0.52 294	0.19 120	0.59 272	0.52 305	0.57 462	0.59 453	0.63 464	0.29 313	0.58 350	0.33 340	0.15 504	0.09 287	0.16 526	0.09 202	0.24 450	0.12 196

StereoVision	0.45 335	0.72 485	1.94 429	0.33 386	0.32 482	0.47 211	0.26 356	0.68 331	0.57 361	0.32 246	0.89 601	0.45 360	0.27 271	0.49 311	0.36 367	0.13 438	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.13 239

CFNet_ucs	0.48 371	0.50 381	2.32 518	0.26 189	0.22 322	0.57 360	0.22 233	0.85 480	0.65 458	0.53 411	0.64 510	0.68 502	0.44 462	0.54 338	0.31 314	0.13 438	0.12 425	0.16 526	0.11 312	0.19 369	0.17 364

LL-Strereo2	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.44 551	0.24 357	0.54 310	0.27 380	0.58 263	0.45 233	0.41 298	0.33 234	0.44 351	0.21 155	0.44 257	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.16 526	0.14 415	0.17 320	0.17 364

Wz-Net-TNSev	0.91 619	1.73 686	3.08 647	0.36 457	0.31 472	1.00 628	0.71 640	1.06 637	0.97 625	0.71 576	0.72 560	1.09 642	0.87 620	2.42 651	1.59 635	0.20 579	0.20 571	0.16 526	0.20 530	0.44 630	0.35 585

Wz-Net-SNSev	0.76 582	1.32 662	3.11 652	0.40 520	0.31 472	0.71 534	0.60 612	0.98 592	0.87 604	0.67 557	0.83 585	0.96 616	0.60 550	1.67 551	0.97 568	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.17 483	0.36 579	0.24 488

NINENet	0.50 402	0.33 233	1.69 288	0.55 616	0.25 379	0.91 615	0.23 272	0.98 592	0.71 513	0.53 411	0.55 423	0.66 485	0.30 324	1.22 486	0.32 327	0.15 504	0.13 450	0.16 526	0.11 312	0.16 296	0.13 239

SACVNet	0.60 493	0.74 497	1.90 407	0.37 481	0.28 425	0.64 480	0.37 509	0.86 490	0.61 405	0.65 551	0.62 481	0.69 509	0.44 462	2.08 623	0.42 411	0.18 553	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.38 594	0.24 488

psm_up	0.57 474	0.61 430	1.83 374	0.35 436	0.30 451	0.64 480	0.37 509	0.90 522	0.68 484	0.59 494	0.55 423	0.68 502	0.54 522	1.91 603	0.46 432	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.23 433	0.13 239

ADCP+	0.94 624	1.12 630	3.14 654	0.34 419	0.39 556	1.06 635	0.79 649	0.89 516	0.80 583	0.66 553	0.67 524	0.85 584	1.55 673	0.93 445	4.55 701	0.13 438	0.11 391	0.16 526	0.15 440	0.26 485	0.25 500

RYNet	0.70 551	0.56 414	2.25 508	0.35 436	0.41 575	0.86 603	0.43 542	0.94 560	0.82 591	0.62 524	0.53 401	0.91 603	0.60 550	2.70 675	1.00 577	0.14 483	0.11 391	0.16 526	0.14 415	0.25 464	0.27 520

ccs_rob	0.45 335	0.46 354	2.22 500	0.26 189	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.09 287	0.16 526	0.10 243	0.17 320	0.14 267

DPSNet	0.86 611	0.60 425	2.34 523	0.58 626	0.36 532	1.07 640	0.75 645	1.30 662	1.05 635	0.70 571	0.68 532	0.94 613	1.29 655	2.08 623	1.82 647	0.26 622	0.23 595	0.16 526	0.17 483	0.48 635	0.40 615

NaN_ROB	1.14 644	0.94 575	2.96 636	0.53 604	0.56 628	1.13 647	0.99 665	0.98 592	1.00 629	1.09 643	0.87 596	0.77 552	1.06 643	5.90 708	2.72 675	0.16 525	0.23 595	0.16 526	0.24 552	0.22 418	0.36 593

SANet	1.20 650	1.21 648	3.33 670	0.38 498	0.27 410	1.73 675	0.85 655	1.10 644	2.49 697	1.16 648	1.83 668	1.72 673	1.50 672	2.37 642	2.84 678	0.18 553	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.32 537	0.32 568

XPNet_ROB	0.61 501	0.72 485	1.66 282	0.37 481	0.27 410	0.67 508	0.47 573	0.89 516	0.71 513	0.78 597	0.70 551	0.81 568	0.53 519	1.70 555	0.76 542	0.21 587	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.20 385	0.21 434

SMOE	0.33 187	0.37 272	0.95 123	0.28 246	0.13 52	0.50 258	0.32 469	0.47 159	0.39 158	0.34 253	0.47 328	0.31 247	0.32 343	0.30 121	0.29 278	0.12 405	0.08 192	0.17 547	0.10 243	0.48 635	0.20 420

rvit_0105_3	0.39 257	0.47 364	1.46 238	0.33 386	0.19 257	0.45 181	0.35 493	0.69 335	0.65 458	0.37 270	0.37 258	0.40 316	0.31 334	0.44 257	0.30 301	0.18 553	0.17 535	0.17 547	0.18 497	0.15 259	0.15 310

UGAM	0.58 479	0.47 364	2.21 496	0.30 303	0.19 257	0.53 303	0.34 485	0.59 272	0.63 435	0.44 316	0.73 562	0.78 556	0.37 382	2.58 666	0.39 392	0.10 254	0.08 192	0.17 547	0.14 415	0.42 619	0.17 364

ITSA-stereo	0.48 371	0.33 233	1.20 171	0.33 386	0.18 220	0.60 408	0.29 425	0.94 560	0.80 583	0.50 378	0.49 359	0.53 407	0.59 546	1.25 492	0.64 514	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.23 474

CRFU-Net	0.56 467	0.38 285	1.86 388	0.46 570	0.26 397	0.82 592	0.36 500	0.90 522	0.49 276	0.62 524	0.59 453	0.78 556	1.35 662	1.00 455	0.48 447	0.15 504	0.14 469	0.17 547	0.10 243	0.19 369	0.14 267

PSM-AAD	0.63 513	0.22 57	1.77 333	0.37 481	0.23 342	0.86 603	1.17 680	0.59 272	0.60 387	0.64 544	0.71 555	0.68 502	2.93 695	0.65 385	0.31 314	0.09 145	0.07 77	0.17 547	0.15 440	0.13 201	0.33 578

FINET	0.65 525	0.95 582	3.06 646	0.35 436	0.40 566	0.58 377	0.48 577	0.92 543	1.10 643	0.57 462	0.68 532	0.47 380	0.44 462	1.15 480	0.60 501	0.23 604	0.21 581	0.17 547	0.15 440	0.26 485	0.25 500

psmorigin	1.36 662	0.60 425	13.80 724	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.33 479	0.77 406	0.61 405	0.96 633	0.88 599	1.17 653	0.73 594	4.00 700	0.86 558	0.19 569	0.22 587	0.17 547	0.18 497	0.24 450	0.29 536

aanetorigin	0.77 586	0.80 522	2.59 584	0.43 544	0.44 585	0.58 377	1.01 670	0.57 257	0.68 484	1.53 677	1.23 643	0.81 568	1.08 644	1.07 463	1.07 589	0.18 553	0.15 497	0.17 547	0.21 537	0.54 649	0.30 550

EDNetEfficientorigin	8.18 715	0.98 598	145.96 750	0.51 594	0.89 664	0.72 540	0.48 577	0.85 480	1.56 672	2.12 684	1.49 659	1.29 658	1.31 658	1.83 583	2.13 661	0.13 438	0.12 425	0.17 547	0.18 497	0.39 604	0.45 625

FAT-Stereo	0.70 551	0.54 402	2.88 624	0.36 457	0.29 434	0.62 448	0.54 593	0.97 588	0.87 604	0.76 591	0.92 605	0.94 613	0.80 608	1.84 588	0.57 492	0.18 553	0.19 560	0.17 547	0.16 463	0.22 418	0.25 500

FADNet-RVC	0.61 501	1.26 655	2.12 477	0.33 386	0.26 397	0.59 396	0.29 425	0.86 490	0.62 423	0.45 327	0.50 368	0.62 462	0.46 482	1.73 560	0.55 480	0.17 540	0.20 571	0.17 547	0.18 497	0.59 652	0.28 529

FADNet	0.64 517	1.22 649	2.06 460	0.32 360	0.30 451	0.66 501	0.29 425	0.88 510	0.72 523	0.44 316	0.48 342	0.66 485	0.57 537	1.84 588	0.45 431	0.46 656	0.20 571	0.17 547	0.19 517	0.59 652	0.24 488

S-Stereo	0.80 594	0.69 474	3.89 680	0.39 508	0.37 544	0.69 526	0.70 639	0.94 560	0.98 628	0.62 524	0.91 603	0.83 575	0.60 550	2.37 642	0.66 518	0.18 553	0.21 581	0.17 547	0.18 497	0.30 520	0.35 585

STTStereo	0.51 419	0.69 474	2.14 484	0.36 457	0.30 451	0.61 428	0.32 469	0.77 406	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.67 495	0.43 454	0.86 438	0.42 411	0.16 525	0.15 497	0.17 547	0.20 530	0.16 296	0.15 310

SuperB	1.15 646	1.14 635	5.43 696	0.36 457	0.26 397	0.81 589	0.89 658	0.88 510	1.17 649	0.67 557	0.68 532	0.63 464	1.39 666	1.74 562	3.37 689	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	2.80 710	0.25 500

ADCRef	0.80 594	0.96 585	2.29 515	0.37 481	0.35 523	0.96 621	0.51 582	0.87 501	0.75 556	0.88 620	0.83 585	0.61 458	1.36 663	1.02 457	3.27 685	0.13 438	0.11 391	0.17 547	0.19 517	0.25 464	0.21 434

UCFNet_RVC	0.48 371	0.82 531	1.85 380	0.30 303	0.27 410	0.64 480	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.48 359	0.53 401	0.63 464	0.41 425	0.88 442	0.38 381	0.15 504	0.10 337	0.17 547	0.17 483	0.18 348	0.15 310

AdaStereo	0.44 312	0.38 285	1.79 357	0.34 419	0.20 277	0.57 360	0.28 400	0.92 543	0.69 493	0.52 400	0.55 423	0.61 458	0.33 349	0.48 301	0.39 392	0.17 540	0.08 192	0.17 547	0.11 312	0.18 348	0.12 196
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.58 479	0.40 305	2.03 458	0.35 436	0.35 523	0.69 526	0.39 522	0.91 534	0.80 583	0.47 340	0.53 401	0.67 495	0.46 482	1.99 613	0.48 447	0.19 569	0.11 391	0.17 547	0.13 386	0.25 464	0.25 500

DRN-Test	0.64 517	0.43 330	2.44 545	0.39 508	0.44 585	0.80 588	0.41 531	1.02 624	0.78 575	0.80 601	0.63 494	0.69 509	0.56 531	1.79 573	0.69 526	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.17 364

AANet	0.82 606	0.91 565	2.89 627	0.34 419	0.29 434	0.63 466	0.38 516	0.81 445	1.31 659	1.33 666	1.39 655	1.26 657	1.14 650	1.32 495	0.97 568	0.20 579	0.17 535	0.18 568	0.19 517	0.33 546	0.31 559

rvit_105_1	0.44 312	0.54 402	1.46 238	0.36 457	0.24 357	0.51 273	0.45 562	0.75 382	0.74 542	0.45 327	0.44 309	0.44 351	0.36 366	0.62 369	0.38 381	0.20 579	0.18 547	0.18 568	0.22 547	0.18 348	0.18 384

coex-ft	5.95 711	1.67 680	60.57 748	0.34 419	0.30 451	0.77 571	0.69 636	0.74 372	4.41 707	19.22 731	2.15 676	1.62 672	7.97 715	1.81 581	8.96 716	0.44 652	2.08 711	0.18 568	0.19 517	0.38 594	4.62 718

fast-acv-ft	0.63 513	0.88 554	3.10 650	0.38 498	0.30 451	0.79 580	0.48 577	0.69 335	0.72 523	0.58 480	0.78 576	0.76 550	0.60 550	0.67 391	0.73 538	0.15 504	0.15 497	0.18 568	0.17 483	0.37 587	0.16 342

RTS	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

RTSA	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

PWC_ROB	0.70 551	0.94 575	1.88 395	0.39 508	0.39 556	0.62 448	0.30 433	0.98 592	0.94 621	0.91 626	1.29 648	0.77 552	0.62 564	1.62 546	1.03 585	0.18 553	0.11 391	0.18 568	0.13 386	0.51 643	0.22 449

S	0.44 312	0.42 324	1.08 145	0.27 214	0.24 357	0.66 501	0.28 400	0.53 227	0.46 244	0.45 327	0.56 435	0.33 268	0.39 405	0.31 132	0.30 301	0.17 540	0.11 391	0.19 575	0.20 530	0.52 647	1.29 695

MSAF-DinoV2	3.10 701	1.86 694	10.68 715	3.61 714	0.30 451	3.34 701	0.82 654	2.81 702	1.79 681	0.80 601	0.87 596	1.56 671	1.10 646	26.49 743	1.96 650	0.17 540	0.13 450	0.19 575	1.63 708	0.92 675	0.99 685

DispNO	0.67 535	0.98 598	2.58 582	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.29 425	0.83 459	0.68 484	0.53 411	0.79 579	0.83 575	0.47 491	2.46 657	0.68 524	0.12 405	0.10 337	0.19 575	0.31 601	0.16 296	0.17 364

GASNet	0.73 572	1.47 670	3.04 644	0.47 575	0.33 497	0.57 360	0.34 485	0.91 534	0.75 556	0.58 480	0.58 450	0.74 538	0.55 527	2.03 615	0.65 517	0.21 587	0.15 497	0.19 575	0.17 483	0.51 643	0.28 529

Syn2CoEx	0.70 551	1.07 624	2.74 609	0.43 544	0.30 451	0.64 480	0.42 535	0.99 604	0.78 575	0.62 524	0.78 576	0.74 538	0.72 591	1.92 607	0.61 504	0.20 579	0.17 535	0.19 575	0.15 440	0.29 509	0.22 449

PA-Net	0.84 609	1.00 605	3.49 673	0.63 638	0.40 566	0.70 532	0.52 585	0.86 490	0.84 598	0.52 400	0.59 453	0.70 519	0.54 522	2.35 641	2.23 664	0.17 540	0.27 622	0.19 575	0.28 576	0.22 418	0.36 593
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.80 594	0.65 458	2.21 496	1.19 679	0.48 609	0.74 553	1.25 683	0.89 516	1.53 670	0.89 622	0.71 555	0.96 616	0.56 531	1.83 583	0.96 567	0.18 553	0.16 515	0.19 575	0.16 463	0.26 485	0.29 536
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	1.17 649	0.42 324	3.87 679	0.54 609	0.44 585	4.11 707	0.58 608	1.31 663	0.84 598	2.12 684	1.12 636	0.98 620	0.71 588	4.24 703	0.99 576	0.16 525	0.14 469	0.19 575	0.17 483	0.18 348	0.35 585

ETE_ROB	0.60 493	0.71 481	1.55 261	0.37 481	0.25 379	0.69 526	0.51 582	1.47 671	0.70 503	0.80 601	0.69 541	0.85 584	0.49 507	1.36 500	0.58 497	0.16 525	0.13 450	0.19 575	0.16 463	0.21 401	0.23 474

PSMNet_ROB	0.66 530	1.01 609	2.33 521	0.38 498	0.31 472	0.72 540	0.55 597	0.86 490	0.69 493	0.54 424	0.60 469	0.75 544	0.47 491	2.00 614	0.82 553	0.17 540	0.13 450	0.19 575	0.19 517	0.24 450	0.27 520

PStereo	0.47 364	1.01 609	1.49 248	0.56 618	0.20 277	0.51 273	0.33 479	0.48 174	0.60 387	0.36 264	0.22 97	0.35 279	0.44 462	0.53 332	0.54 477	0.31 639	0.20 571	0.20 585	0.17 483	0.43 621	0.45 625

YMNet	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

YMNet_1	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

DMCA-RVC	0.62 506	0.96 585	2.63 588	0.36 457	0.90 665	0.56 342	0.31 446	0.69 335	0.57 361	0.68 563	0.52 388	0.59 448	0.56 531	1.23 488	0.53 471	0.16 525	0.38 647	0.20 585	0.15 440	0.20 385	0.15 310

stereogan	0.69 547	0.51 385	2.44 545	0.39 508	0.39 556	1.01 629	0.41 531	0.94 560	0.92 619	0.73 583	0.85 592	1.15 650	0.69 584	1.57 535	0.53 471	0.19 569	0.18 547	0.20 585	0.16 463	0.36 579	0.24 488

SHD	0.72 563	0.77 510	2.36 529	0.45 565	0.40 566	0.71 534	0.32 469	1.02 624	1.25 654	1.07 641	0.84 588	0.90 601	0.73 594	1.09 466	0.98 571	0.21 587	0.18 547	0.20 585	0.21 537	0.32 537	0.31 559

LALA_ROB	0.60 493	0.76 501	1.69 288	0.36 457	0.29 434	0.79 580	0.55 597	0.94 560	0.77 571	0.81 607	0.67 524	0.94 613	0.49 507	0.99 452	0.73 538	0.21 587	0.15 497	0.20 585	0.18 497	0.23 433	0.21 434

WCMA_ROB	1.12 641	0.83 536	2.66 593	0.58 626	0.34 510	1.17 651	0.71 640	0.93 551	0.94 621	1.74 680	2.63 689	3.09 692	1.71 680	1.70 555	1.84 648	0.26 622	0.21 581	0.20 585	0.21 537	0.28 502	0.43 622

SGM-Forest	1.04 637	0.42 324	3.59 676	0.41 528	0.32 482	1.05 634	1.32 686	0.94 560	0.83 595	1.16 648	2.23 680	1.03 631	1.39 666	2.49 660	2.35 668	0.21 587	0.21 581	0.20 585	0.19 517	0.23 433	0.32 568
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.47 364	0.44 341	1.55 261	0.37 481	0.31 472	0.49 244	0.19 120	0.75 382	0.66 473	0.63 534	0.71 555	0.67 495	0.39 405	0.58 350	0.44 426	0.23 604	0.16 515	0.21 594	0.20 530	0.21 401	0.25 500

ADCPNet	0.99 629	0.99 603	3.93 683	0.37 481	0.68 650	1.36 657	0.62 621	0.87 501	0.76 566	0.78 597	0.81 580	1.08 640	1.18 652	1.14 478	2.49 672	0.21 587	0.69 685	0.21 594	0.95 694	0.29 509	0.37 600

CBMV	0.71 560	0.76 501	2.64 590	0.33 386	0.20 277	0.78 576	0.79 649	0.98 592	0.78 575	0.85 619	0.71 555	0.86 591	1.10 646	1.46 515	0.62 506	0.18 553	0.20 571	0.21 594	0.19 517	0.25 464	0.33 578
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.40 266	0.40 305	1.88 395	0.33 386	0.32 482	0.41 138	0.22 233	0.58 263	0.53 323	0.38 280	0.51 373	0.40 316	0.27 271	0.44 257	0.29 278	0.20 579	0.15 497	0.22 597	0.15 440	0.18 348	0.23 474

SDNR	1.22 654	0.80 522	2.71 600	0.33 386	1.48 693	1.98 685	0.23 272	1.93 690	2.44 695	0.89 622	2.52 684	1.36 662	0.51 512	3.65 697	1.93 649	0.30 637	0.31 631	0.22 597	0.16 463	0.33 546	0.36 593

SAMSARA	0.91 619	0.97 593	2.22 500	0.80 654	0.58 632	1.32 655	1.31 685	1.01 621	0.94 621	1.36 667	0.87 596	1.38 663	0.90 626	1.72 559	1.02 583	0.24 613	0.30 630	0.22 597	0.25 559	0.36 579	0.35 585

ADCL	0.99 629	0.79 520	2.43 543	0.39 508	0.32 482	1.50 663	1.90 700	0.92 543	0.97 625	1.26 663	1.27 645	1.00 625	1.42 668	1.14 478	3.31 687	0.17 540	0.14 469	0.22 597	0.21 537	0.30 520	0.22 449

ADCS	1.05 638	1.36 667	2.98 640	0.42 539	0.36 532	0.96 621	0.81 653	1.06 637	1.12 646	1.25 659	0.97 616	1.08 640	0.90 626	1.25 492	4.86 703	0.21 587	0.21 581	0.22 597	0.23 550	0.36 579	0.38 603

CVANet_RVC	0.65 525	0.80 522	2.13 479	0.36 457	0.26 397	0.62 448	0.42 535	0.84 471	0.72 523	0.69 565	0.68 532	0.68 502	0.52 517	2.64 669	0.42 411	0.19 569	0.12 425	0.22 597	0.17 483	0.37 587	0.15 310

MeshStereo	1.21 651	1.15 639	3.01 643	0.34 419	0.28 425	1.10 644	0.69 636	1.35 665	1.01 631	2.71 699	2.41 683	2.96 689	1.45 669	2.80 681	1.40 627	0.22 600	0.22 587	0.22 597	0.19 517	0.50 641	0.26 511
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet	0.66 530	0.85 543	2.55 581	0.50 589	0.52 619	0.72 540	0.39 522	0.87 501	0.72 523	0.58 480	0.68 532	0.63 464	0.46 482	1.70 555	0.63 508	0.18 553	0.18 547	0.23 604	0.18 497	0.38 594	0.27 520

FADNet-RVC-Resample	0.67 535	1.16 644	3.16 656	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.38 516	0.86 490	0.63 435	0.51 391	0.50 368	0.57 438	0.45 467	1.57 535	0.49 452	0.24 613	0.32 636	0.23 604	0.19 517	0.27 496	0.62 652

RP	0.67 535	0.82 531	1.94 429	0.43 544	0.44 585	0.65 494	0.45 562	0.89 516	0.82 591	0.66 553	0.92 605	0.99 623	0.76 602	1.55 530	0.66 518	0.25 618	0.18 547	0.23 604	0.20 530	0.31 528	0.22 449

NCC-stereo	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449

Nwc_Net	0.68 542	0.83 536	2.53 570	0.41 528	0.39 556	0.77 571	0.38 516	1.01 621	0.70 503	0.60 504	0.99 619	0.98 620	0.68 582	1.41 507	0.63 508	0.23 604	0.15 497	0.23 604	0.25 559	0.23 433	0.18 384

Abc-Net	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 572	0.98 598	2.39 533	0.46 570	0.35 523	0.81 589	0.46 565	1.00 613	1.00 629	0.80 601	0.69 541	0.88 597	0.74 599	1.32 495	1.20 609	0.24 613	0.16 515	0.23 604	0.20 530	0.41 612	0.33 578

APVNet	0.70 551	0.67 467	2.71 600	0.38 498	0.36 532	0.85 601	0.43 542	0.91 534	0.68 484	0.55 442	0.69 541	0.75 544	0.55 527	2.31 638	0.78 546	0.17 540	0.17 535	0.24 611	0.19 517	0.33 546	0.23 474

G-Net	0.99 629	0.64 451	2.76 611	0.57 624	0.67 648	2.03 686	0.72 643	0.76 394	0.67 482	1.14 647	2.56 686	1.30 661	1.02 638	1.48 523	1.74 644	0.25 618	0.24 599	0.24 611	0.26 567	0.37 587	0.31 559

SGM-ForestM	2.98 699	1.70 684	3.52 675	0.67 643	0.47 607	5.18 710	3.36 712	3.30 708	2.86 703	4.44 708	3.79 705	9.80 717	5.50 710	6.29 710	6.52 711	0.27 628	0.36 641	0.24 611	0.27 572	0.38 594	0.58 648

LSM	3.31 703	1.11 629	5.29 695	9.40 720	30.65 740	0.84 597	1.12 677	0.91 534	1.22 652	1.36 667	2.19 677	0.93 609	0.83 612	1.66 549	0.90 559	0.21 587	0.31 631	0.24 611	0.28 576	0.39 604	6.33 720

CSAN	1.25 655	1.12 630	3.04 644	0.51 594	0.37 544	1.06 635	1.15 679	1.22 655	1.08 640	1.17 654	1.91 670	1.04 634	1.31 658	5.96 709	2.43 671	0.26 622	0.22 587	0.24 611	0.24 552	0.31 528	0.30 550

GANet-RSSM	0.55 458	0.73 492	1.90 407	0.36 457	0.26 397	0.59 396	0.27 380	0.78 421	0.52 305	0.47 340	0.57 444	0.63 464	0.45 467	1.92 607	0.43 420	0.14 483	0.10 337	0.25 616	0.11 312	0.34 558	0.14 267

AF-Net	0.69 547	0.92 567	2.21 496	0.41 528	0.40 566	0.68 520	0.40 525	1.02 624	0.86 601	0.69 565	1.03 627	1.04 634	0.84 615	1.19 483	0.78 546	0.22 600	0.14 469	0.25 616	0.17 483	0.30 520	0.18 384

AnyNet_C32	1.00 633	1.33 664	2.53 570	0.49 585	0.54 622	1.15 649	1.14 678	0.91 534	0.89 612	1.11 644	0.95 613	0.87 593	0.93 628	1.50 524	4.07 696	0.21 587	0.20 571	0.25 616	0.24 552	0.38 594	0.33 578

edge stereo	0.81 603	0.73 492	3.30 667	0.37 481	1.21 685	0.62 448	0.39 522	0.93 551	0.79 580	0.80 601	0.88 599	1.14 649	0.71 588	2.18 631	0.71 531	0.21 587	0.20 571	0.26 619	0.18 497	0.38 594	0.26 511

STTRV1_RVC	0.80 594	0.55 411	2.89 627	0.42 539	0.49 610	0.79 580	0.44 553	1.15 652	0.82 591	0.62 524	0.89 601	0.72 527	0.63 567	2.69 674	0.64 514	0.48 657	0.64 676	0.27 620	0.24 552	0.35 571	0.27 520

PS-NSSS	0.63 513	1.00 605	1.81 364	0.30 303	0.31 472	0.63 466	0.34 485	0.98 592	0.69 493	0.54 424	0.74 565	0.51 399	0.41 425	2.43 654	0.48 447	0.24 613	0.17 535	0.27 620	0.18 497	0.27 496	0.21 434

CBMV_ROB	0.76 582	0.42 324	2.68 595	0.33 386	0.22 322	0.74 553	0.47 573	0.96 579	0.76 566	1.04 640	0.96 614	0.88 597	0.93 628	2.06 619	1.19 608	0.22 600	0.24 599	0.27 620	0.25 559	0.25 464	0.28 529

PDISCO_ROB	0.75 578	1.06 621	2.11 473	0.64 639	0.59 634	1.13 647	0.43 542	1.14 649	1.05 635	0.64 544	0.71 555	0.96 616	0.61 559	1.21 484	0.76 542	0.37 649	0.18 547	0.27 620	0.24 552	0.56 651	0.32 568

CFNet-ft	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

FADNet_RVC	0.81 603	1.14 635	2.42 539	0.30 303	0.24 357	0.71 534	0.24 308	0.95 574	0.61 405	0.44 316	0.56 435	0.59 448	0.42 443	1.52 527	0.68 524	0.94 681	0.96 697	0.28 624	1.00 696	0.90 674	1.36 698

RGC	0.71 560	0.97 593	2.18 492	0.44 551	0.44 585	0.73 547	0.40 525	0.94 560	0.71 513	0.71 576	1.04 630	1.01 627	0.71 588	1.74 562	0.70 528	0.23 604	0.18 547	0.28 624	0.26 567	0.29 509	0.27 520

PVD	0.90 618	0.85 543	2.15 485	0.53 604	0.50 612	0.99 625	0.56 602	1.15 652	1.64 674	1.41 673	1.41 658	1.11 646	1.13 649	1.35 499	1.31 619	0.26 622	0.28 625	0.28 624	0.26 567	0.37 587	0.49 634

AnyNet_C01	1.14 644	1.49 671	4.23 688	0.54 609	0.53 620	1.51 664	1.37 689	1.04 635	1.07 639	1.17 654	1.33 652	1.15 650	1.08 644	1.61 545	2.74 676	0.25 618	0.22 587	0.28 624	0.24 552	0.48 635	0.40 615

CFNet_RVC	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

NOSS_ROB	0.64 517	0.65 458	1.62 275	0.46 570	0.25 379	0.67 508	0.30 433	0.93 551	0.77 571	0.59 494	0.57 444	0.77 552	0.38 391	2.78 679	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.28 624	0.26 567	0.27 496	0.39 609

HBP-ISP	0.76 582	1.30 658	3.19 660	0.35 436	0.26 397	0.85 601	0.54 593	1.03 631	0.72 523	0.80 601	0.69 541	0.68 502	0.83 612	2.04 617	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.29 631	0.25 559	0.28 502	0.24 488

DeepPrunerF	0.86 611	0.86 546	2.91 633	0.45 565	0.50 612	0.64 480	0.48 577	1.14 649	2.64 700	0.63 534	0.61 476	0.65 478	0.62 564	2.21 633	1.31 619	0.23 604	0.19 560	0.30 632	0.28 576	0.36 579	0.25 500

FSD	0.36 221	0.41 315	0.91 115	0.34 419	0.29 434	0.35 71	0.33 479	0.44 116	0.46 244	0.32 246	0.32 224	0.37 291	0.32 343	0.35 181	0.32 327	0.28 632	0.27 622	0.31 633	0.30 592	0.31 528	0.29 536

FC-DCNN v2	1.54 673	0.58 420	2.80 618	0.44 551	0.39 556	2.05 687	0.66 627	1.90 689	1.84 685	2.79 701	2.97 696	4.41 704	3.07 698	2.65 670	2.30 667	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.38 603

FCDSN-DC	1.29 657	0.54 402	2.50 564	0.47 575	0.41 575	1.12 645	0.60 612	1.10 644	1.27 656	2.23 690	2.87 692	3.67 697	3.12 700	2.39 648	1.69 641	0.30 637	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.35 571	0.38 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 671	0.59 423	2.88 624	0.44 551	0.39 556	1.97 683	0.66 627	1.67 680	1.70 677	2.72 700	2.89 693	4.22 700	2.97 697	2.55 665	2.19 662	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.39 609

ccnet	0.71 560	0.41 315	1.59 267	0.40 520	0.45 596	1.06 635	0.55 597	0.98 592	0.71 513	0.88 620	0.97 616	0.82 573	0.88 624	1.68 552	0.94 564	0.32 641	0.26 615	0.32 637	0.27 572	0.34 558	0.30 550

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 635	1.67 680	2.32 518	0.47 575	0.39 556	1.47 660	0.95 662	0.95 574	0.91 615	0.84 615	0.94 611	1.05 636	0.60 550	2.95 685	0.72 535	0.41 650	0.72 689	0.32 637	0.55 664	0.74 664	1.22 693

MSMD_ROB	1.34 660	0.96 585	2.38 531	0.39 508	0.32 482	1.96 681	0.62 621	0.91 534	1.43 665	2.94 703	2.60 687	4.77 706	1.95 685	2.43 654	1.33 621	0.29 634	0.26 615	0.32 637	0.32 607	0.30 520	0.30 550

xyz-stereo	3.02 700	0.29 185	30.64 746	0.23 90	0.12 21	15.52 720	0.24 308	0.51 202	0.47 264	0.59 494	7.99 713	0.64 473	0.47 491	1.39 503	0.50 457	0.09 145	0.07 77	0.34 640	0.07 106	0.13 201	0.08 51

TDLM	0.67 535	0.92 567	1.76 324	0.37 481	0.24 357	0.66 501	0.56 602	0.82 453	0.74 542	1.16 648	0.62 481	0.61 458	0.48 500	2.70 675	0.50 457	0.20 579	0.11 391	0.35 641	0.14 415	0.32 537	0.16 342

ELAS	1.39 665	0.79 520	2.86 622	0.53 604	0.50 612	2.81 698	2.20 704	1.61 679	1.50 669	2.28 692	2.35 681	1.82 674	2.13 687	1.73 560	2.22 663	0.35 646	0.37 643	0.35 641	0.35 619	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaskLacGwcNet_RVC	0.77 586	1.04 616	2.06 460	0.94 665	0.35 523	0.89 612	0.40 525	0.85 480	0.63 435	0.55 442	0.63 494	0.75 544	0.38 391	2.38 645	0.48 447	1.10 689	0.31 631	0.36 643	0.21 537	0.53 648	0.55 643

GANetREF_RVC	0.75 578	1.15 639	2.46 549	0.47 575	0.26 397	0.83 595	0.61 616	0.97 588	0.89 612	0.62 524	0.61 476	0.72 527	0.59 546	2.42 651	0.55 480	0.32 641	0.25 612	0.36 643	0.24 552	0.39 604	0.31 559
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 563	0.68 470	1.91 413	0.47 575	0.44 585	0.60 408	0.51 582	0.76 394	0.80 583	0.77 595	0.67 524	0.87 593	0.61 559	2.40 649	0.67 521	0.32 641	0.35 639	0.36 643	0.41 641	0.45 631	0.39 609

FBW_ROB	0.83 607	0.77 510	1.77 333	0.44 551	0.30 451	0.87 607	0.46 565	1.10 644	0.91 615	0.81 607	0.75 568	1.01 627	0.61 559	3.66 698	1.23 613	0.26 622	0.23 595	0.36 643	0.25 559	0.27 496	0.62 652

UDGNet	0.44 312	1.02 614	1.74 308	0.35 436	0.19 257	0.58 377	0.23 272	0.49 182	0.66 473	0.41 298	0.38 271	0.34 275	0.29 313	0.53 332	0.30 301	0.24 613	0.10 337	0.37 647	0.19 517	0.27 496	0.15 310

ELAS_RVC	1.37 664	0.78 518	3.21 662	0.55 616	0.50 612	1.49 662	2.48 708	1.48 672	1.71 678	2.13 687	2.09 673	2.07 678	2.56 693	1.90 602	2.02 654	0.35 646	0.36 641	0.37 647	0.34 615	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.36 662	1.93 699	5.95 698	0.81 657	0.59 634	1.57 666	1.09 674	1.39 669	1.22 652	0.84 615	1.01 622	1.25 656	1.12 648	3.19 690	2.36 669	0.45 654	0.47 664	0.38 649	0.34 615	0.59 652	0.57 646

dad	0.51 419	1.01 609	1.74 308	0.29 281	0.19 257	0.60 408	0.26 356	0.52 218	0.75 556	0.63 534	0.63 494	0.63 464	0.33 349	0.85 435	0.47 441	0.27 628	0.15 497	0.40 650	0.18 497	0.22 418	0.14 267

hitnet-ft	0.67 535	0.80 522	1.90 407	0.28 246	0.22 322	0.69 526	0.36 500	0.85 480	0.65 458	0.56 451	0.84 588	1.03 631	0.95 634	2.32 640	0.55 480	0.23 604	0.14 469	0.41 651	0.13 386	0.24 450	0.17 364

light-stereo	8.15 714	2.75 711	9.83 713	12.24 723	9.63 715	19.16 728	0.44 553	6.84 717	3.57 705	13.44 724	22.94 743	23.04 735	1.65 677	17.20 731	7.61 714	3.06 711	2.25 714	0.42 652	0.52 662	4.07 715	2.31 711

ADCMid	0.96 628	1.32 662	2.74 609	0.38 498	0.35 523	0.99 625	0.58 608	0.94 560	0.86 601	1.23 658	1.01 622	1.01 627	1.00 636	1.05 461	3.97 694	0.21 587	0.19 560	0.42 652	0.32 607	0.40 609	0.29 536

SGM_RVC	1.89 680	0.92 567	2.50 564	0.96 668	0.93 668	1.63 669	1.37 689	1.52 675	12.43 718	1.85 681	1.69 665	2.40 685	1.74 681	2.81 682	1.71 642	0.53 659	0.47 664	0.42 652	0.47 650	0.74 664	0.74 661
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	2.38 689	0.50 381	1.93 419	1.80 695	2.56 705	10.86 716	2.30 705	1.22 655	0.80 583	0.62 524	1.16 639	1.13 647	0.56 531	16.09 727	1.18 606	0.20 579	0.09 287	0.43 655	1.62 707	0.94 676	1.58 704

PSMNet-RUCA	0.58 479	0.82 531	1.89 402	0.59 631	0.56 628	0.64 480	0.36 500	0.84 471	0.69 493	0.51 391	0.68 532	0.53 407	0.43 454	0.56 345	0.43 420	0.34 645	0.18 547	0.44 656	0.29 582	0.48 635	0.30 550

MANE	2.90 698	1.14 635	2.96 636	1.03 670	1.01 674	5.01 709	2.45 707	5.36 713	6.88 714	3.58 706	4.76 711	5.99 710	4.99 707	4.23 702	4.61 702	0.56 664	0.67 679	0.44 656	0.78 686	0.51 643	1.03 688

GANet	0.75 578	0.84 538	2.01 450	0.40 520	0.25 379	0.74 553	0.66 627	0.87 501	0.73 538	0.71 576	1.07 633	0.84 580	0.59 546	2.71 677	1.15 601	0.17 540	0.16 515	0.44 656	0.16 463	0.31 528	0.20 420

DStereoO	0.99 629	0.66 465	1.67 284	0.75 649	0.99 672	0.73 547	1.33 687	0.94 560	0.91 615	0.70 571	1.06 632	0.75 544	1.75 682	0.95 448	2.39 670	1.20 693	0.41 657	0.48 659	0.59 675	0.85 672	0.60 650

DStereoSA	2.12 685	0.98 598	2.80 618	1.25 681	2.23 702	1.97 683	4.62 716	1.22 655	2.54 699	1.16 648	3.84 706	1.00 625	4.05 704	2.07 621	5.29 706	0.93 679	1.48 704	0.48 659	1.51 706	0.95 678	1.95 709

JetBlue	1.78 677	1.63 676	3.92 681	0.73 646	1.21 685	4.38 708	3.35 711	1.59 677	1.20 651	1.26 663	1.52 661	2.37 683	1.88 684	3.23 691	3.00 679	0.53 659	0.47 664	0.48 659	0.49 655	1.29 691	0.97 679

Consistency-Raft	0.88 615	0.93 573	3.23 665	0.99 669	0.64 646	0.77 571	0.55 597	0.98 592	0.97 625	0.61 513	1.03 627	0.65 478	1.05 641	0.79 427	1.38 624	0.44 652	0.46 661	0.51 662	0.58 673	0.65 657	0.47 630

NVStereoNet_ROB	1.16 648	0.95 582	2.54 576	0.58 626	0.55 625	0.78 576	0.63 624	1.00 613	1.08 640	1.03 638	4.07 707	1.48 667	1.22 653	2.88 684	1.27 617	0.50 658	0.46 661	0.54 663	0.62 677	0.50 641	0.63 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	2.23 686	2.10 702	2.47 555	1.61 690	1.88 701	3.81 703	2.06 703	1.95 691	3.33 704	2.38 694	3.31 700	2.37 683	4.92 706	2.45 656	3.27 685	1.03 685	1.27 703	0.55 664	1.04 697	0.70 661	2.05 710

anonymity	0.80 594	0.66 465	1.29 190	0.59 631	0.75 655	0.67 508	0.52 585	0.95 574	0.71 513	0.94 630	0.70 551	0.67 495	0.87 620	0.71 407	1.35 622	0.64 668	0.62 675	0.58 665	1.44 704	0.60 655	0.65 655

SPS-STEREO	1.07 639	1.13 633	2.88 624	0.65 641	0.69 651	0.99 625	0.68 633	1.05 636	0.87 604	1.36 667	1.23 643	1.46 666	0.94 631	1.87 591	1.72 643	0.66 669	0.61 674	0.58 665	0.57 670	0.65 657	0.77 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.80 594	1.58 675	2.53 570	0.76 650	0.83 660	0.76 563	0.36 500	0.83 459	0.64 443	0.63 534	0.69 541	0.73 532	0.51 512	1.21 484	0.53 471	0.77 676	0.29 626	0.59 667	0.29 582	0.86 673	0.61 651

FACV-RUCA	0.58 479	0.40 305	1.78 337	0.43 544	1.67 697	0.48 226	0.28 400	0.69 335	0.62 423	0.40 289	0.53 401	0.33 268	0.63 567	0.40 230	0.31 314	0.13 438	0.11 391	0.62 668	0.12 352	0.70 661	0.98 680

MFMNet_re	0.92 621	1.28 656	2.53 570	0.82 658	0.76 658	0.90 613	0.75 645	0.98 592	1.04 634	1.03 638	1.05 631	0.84 580	0.94 631	0.83 431	0.72 535	0.68 670	0.60 673	0.63 669	0.60 676	0.77 668	0.74 661

SGM+DAISY	1.83 679	1.43 668	3.81 678	0.87 659	1.01 674	2.38 695	2.53 709	1.36 666	1.75 679	2.92 702	3.22 699	2.65 687	2.93 695	2.22 636	3.10 682	0.72 672	0.69 685	0.63 669	0.62 677	0.77 668	0.98 680

NCCL2	0.65 525	0.94 575	1.96 441	0.43 544	0.30 451	0.71 534	0.68 633	0.84 471	0.65 458	0.70 571	0.60 469	0.86 591	0.54 522	1.56 531	0.57 492	0.20 579	0.16 515	0.67 671	0.25 559	0.22 418	0.24 488

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 660	1.70 684	2.50 564	0.56 618	0.40 566	2.15 690	0.99 665	1.24 659	1.26 655	1.02 637	1.10 635	1.29 658	0.88 624	3.10 689	1.08 590	1.66 702	0.83 693	0.68 672	0.88 691	1.57 696	1.80 708

AnonymousM	0.37 229	0.44 341	1.50 252	0.25 142	0.15 105	0.52 294	0.23 272	0.60 284	0.42 201	0.42 303	0.32 224	0.30 244	0.25 230	0.34 174	0.23 184	0.11 343	0.09 287	0.71 673	0.36 628	0.12 163	0.07 12

otaku	1.03 636	1.68 682	2.72 602	0.95 666	0.73 654	1.03 632	0.59 610	0.99 604	0.86 601	0.69 565	1.61 662	0.98 620	0.64 570	1.46 515	1.14 599	0.95 682	0.46 661	0.72 674	0.40 638	1.24 689	0.78 667

Ntro	1.00 633	1.68 682	2.80 618	0.95 666	0.85 661	1.06 635	0.53 589	0.98 592	0.90 614	0.62 524	0.76 571	0.93 609	0.66 577	1.66 549	0.98 571	0.99 684	0.45 659	0.75 675	0.40 638	1.19 685	0.75 663

GCST	0.72 563	1.10 626	2.15 485	1.11 676	0.59 634	0.62 448	0.19 120	0.75 382	0.53 323	0.56 451	0.63 494	0.47 380	0.31 334	1.11 471	0.33 340	0.75 675	0.45 659	0.84 676	0.64 680	0.69 660	0.54 640

DualNet (step1)	0.59 487	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.61 665	0.14 469	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample9	0.94 624	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample8	1.12 641	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.95 574	0.61 405	1.18 656	0.56 435	2.53 686	1.31 658	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

UDG	0.77 586	1.23 650	2.15 485	0.67 643	0.59 634	0.78 576	0.38 516	0.90 522	0.70 503	0.61 513	0.69 541	1.01 627	0.67 579	1.02 457	0.73 538	0.45 654	0.34 637	0.87 677	0.51 659	0.67 659	0.46 628

CC-Net-ROB	0.85 610	1.15 639	2.13 479	0.88 660	0.38 550	0.88 611	0.44 553	1.06 637	0.79 580	0.58 480	0.69 541	0.65 478	0.50 510	2.74 678	0.51 463	0.93 679	0.39 654	0.87 677	0.29 582	0.54 649	0.54 640

WAO-7	1.48 670	1.63 676	2.49 560	0.93 664	0.75 655	1.72 674	1.10 675	1.84 688	1.96 688	1.43 674	2.54 685	1.97 676	1.61 676	3.06 687	2.08 657	0.69 671	0.66 678	0.94 682	0.74 684	0.80 670	0.69 658

DDUNet	0.77 586	1.12 630	1.88 395	0.76 650	0.69 651	0.84 597	0.43 542	0.85 480	0.65 458	0.67 557	0.75 568	0.91 603	0.52 517	1.03 459	0.57 492	0.54 661	0.37 643	0.95 683	0.52 662	0.71 663	0.57 646

MonStereo1	1.98 683	1.01 609	1.78 337	1.19 679	1.04 676	3.58 702	0.61 616	1.53 676	1.93 687	1.39 671	3.37 701	2.23 682	10.80 719	2.84 683	1.25 615	1.04 686	0.38 647	0.96 684	0.57 670	1.10 681	1.00 687

PWCK	1.49 671	1.90 696	3.22 664	1.09 674	0.54 622	1.71 673	1.73 698	1.49 673	1.53 670	1.44 675	1.80 667	1.82 674	1.30 657	3.34 693	1.76 645	1.07 688	0.56 671	0.97 685	0.58 673	1.38 695	0.65 655

ACVNet_2	1.42 668	1.81 689	3.23 665	1.08 672	0.92 667	1.32 655	0.85 655	1.49 673	1.69 676	1.19 657	1.73 666	2.13 679	1.03 639	2.50 661	1.40 627	0.91 678	0.53 669	1.00 686	0.55 664	2.11 704	0.85 672

RainbowNet	1.15 646	1.78 688	2.72 602	1.12 677	0.91 666	1.06 635	0.76 647	1.16 654	1.13 648	0.75 588	0.97 616	1.09 642	0.80 608	1.60 542	1.21 611	1.17 691	1.26 701	1.01 687	0.57 670	1.13 683	0.88 677

ACVNet_1	1.33 659	1.91 697	4.03 684	1.09 674	0.88 663	1.19 653	0.66 627	1.24 659	1.17 649	0.94 630	0.96 614	3.09 692	1.04 640	2.37 642	1.11 596	1.04 686	0.48 667	1.03 688	0.48 653	1.12 682	0.83 669

ACVNet-4b	1.93 681	1.85 692	4.10 686	1.07 671	0.86 662	1.15 649	0.53 589	1.06 637	1.12 646	0.64 544	1.09 634	1.99 677	0.70 586	2.20 632	9.86 720	5.62 716	0.41 657	1.03 688	0.55 664	1.86 702	0.85 672

LVE	1.96 682	2.17 709	3.14 654	1.68 691	1.80 699	1.63 669	1.03 671	2.34 697	2.81 701	1.25 659	2.89 693	4.24 702	1.29 655	2.79 680	1.44 629	2.85 710	0.91 696	1.18 690	1.46 705	1.23 688	1.10 690

Dean	1.79 678	1.83 690	3.92 681	1.29 682	1.07 679	1.55 665	1.00 668	1.95 691	2.33 693	1.47 676	4.19 708	4.26 703	1.33 661	2.21 633	1.48 631	1.14 690	0.68 683	1.18 690	0.74 684	1.24 689	0.98 680

DispFullNet	1.67 676	2.10 702	5.22 693	1.53 688	8.90 713	0.86 603	0.31 446	0.96 579	0.96 624	1.37 670	1.01 622	1.13 647	1.98 686	1.51 525	0.91 560	0.54 661	0.31 631	1.18 690	0.63 679	1.13 683	0.80 668

WAO-6	1.58 675	1.54 673	2.32 518	1.14 678	1.00 673	2.30 693	1.03 671	1.82 687	2.85 702	1.25 659	2.61 688	2.20 680	1.56 674	2.47 659	1.99 653	0.95 682	0.67 679	1.19 693	0.83 689	1.08 680	0.88 677

IMH-64-1	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

IMH-64	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

IMH	2.02 684	2.15 708	2.69 598	1.68 691	1.12 682	1.66 672	0.92 661	2.10 695	1.92 686	1.32 665	2.66 690	2.21 681	1.69 679	5.78 707	1.68 640	5.54 715	0.96 697	1.31 696	0.71 683	1.32 694	0.99 685

LE_ROB	4.43 707	1.35 666	9.38 710	2.79 709	3.93 708	2.43 696	3.46 713	2.68 700	11.19 716	11.66 722	4.73 710	5.26 708	10.46 718	4.50 705	9.49 717	0.82 677	0.69 685	1.34 697	0.98 695	0.75 666	0.76 665

JetRed	3.29 702	4.93 714	10.17 714	1.45 685	1.72 698	7.44 712	5.05 717	3.06 703	2.12 692	2.41 695	2.39 682	2.99 690	2.37 690	3.51 696	6.44 710	1.32 697	1.90 709	1.37 698	1.23 703	2.21 705	1.76 706

TorneroNet-64	2.65 691	1.83 690	3.30 667	1.46 686	1.20 684	3.89 704	0.99 665	3.51 710	6.71 713	2.56 696	4.60 709	4.22 700	3.85 703	3.33 692	3.14 683	1.19 692	0.65 677	1.39 699	0.79 688	3.31 712	1.15 691

Anonymous_2	0.74 575	0.32 224	1.65 277	0.33 386	0.30 451	0.67 508	0.32 469	0.69 335	0.46 244	0.48 359	0.41 289	0.84 580	0.58 543	0.51 322	0.40 400	0.32 641	0.38 647	1.43 700	3.69 718	0.80 670	0.27 520

TorneroNet	5.50 709	1.92 698	3.16 656	1.47 687	1.25 687	14.07 718	1.06 673	4.90 711	20.99 737	10.17 717	16.48 728	11.88 723	6.93 712	3.34 693	4.20 698	1.30 696	0.69 685	1.45 701	0.86 690	2.61 709	1.20 692

WAO-8	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

Venus	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

UNDER WATER-64	2.47 690	1.89 695	4.86 691	1.82 698	1.44 690	3.18 700	1.57 697	2.62 698	5.64 709	2.05 683	2.13 675	4.13 699	3.76 702	2.62 668	3.42 690	1.47 699	0.85 694	1.57 704	1.07 699	1.82 701	1.49 700

UNDER WATER	2.74 693	1.85 692	4.54 690	1.81 697	1.44 690	2.34 694	1.40 692	3.24 705	6.60 712	2.60 697	2.76 691	5.75 709	5.24 709	3.02 686	4.01 695	1.45 698	0.81 692	1.59 705	1.06 698	1.80 700	1.51 701

KSHMR	4.10 705	1.97 700	5.27 694	1.71 693	1.47 692	1.96 681	1.28 684	3.19 704	17.33 731	2.12 684	15.91 726	9.18 716	1.57 675	8.42 714	1.98 652	1.52 700	1.26 701	1.67 706	1.19 701	1.67 699	1.40 699

notaker	2.66 692	2.07 701	3.31 669	2.61 708	1.43 688	1.76 676	1.11 676	2.76 701	1.79 681	2.26 691	11.53 722	3.96 698	4.29 705	3.09 688	2.76 677	1.55 701	0.88 695	1.70 707	1.07 699	2.00 703	1.35 697

ktn	4.35 706	2.10 702	2.89 627	1.80 695	1.49 694	2.13 689	1.41 694	2.26 696	12.72 719	11.41 721	16.43 727	11.15 719	3.75 701	4.36 704	3.18 684	1.82 704	0.98 699	1.73 708	1.21 702	2.97 711	1.27 694

MFN_U_SF_RVC	1.55 674	2.39 710	3.16 656	0.65 641	0.41 575	1.12 645	0.46 565	1.23 658	1.33 660	1.61 678	1.20 641	1.43 665	0.98 635	1.76 565	1.97 651	1.90 705	1.80 705	1.98 709	2.15 711	1.63 697	1.77 707

BEATNet-Init1	12.10 721	11.19 721	27.29 744	2.99 710	3.51 707	21.84 735	11.10 721	14.34 728	13.83 726	20.34 732	20.33 733	26.35 745	20.03 731	19.06 733	14.80 729	1.74 703	1.81 706	2.05 710	2.49 714	3.69 714	3.12 715

DStereoRT	0.81 603	0.53 394	2.23 504	0.36 457	0.33 497	0.92 617	0.36 500	0.86 490	0.80 583	0.57 462	0.62 481	0.59 448	1.15 651	1.76 565	1.04 586	0.14 483	0.13 450	2.17 711	0.78 686	0.16 296	0.66 657

TCMNet-wrong-test	5.51 710	6.62 717	6.20 701	13.02 727	11.90 719	7.14 711	5.53 718	6.99 718	1.44 666	2.65 698	3.10 697	8.37 715	5.95 711	4.75 706	6.05 709	3.07 712	0.98 699	2.38 712	1.99 710	6.62 720	5.43 719

IGEV-RUCA	2.28 687	0.30 202	1.15 159	0.40 520	1.86 700	2.06 688	1.90 700	1.36 666	1.80 683	3.70 707	3.76 704	5.02 707	8.19 716	2.12 628	1.63 637	0.25 618	0.76 690	2.72 713	1.91 709	2.39 707	2.36 713

tt	4.93 708	0.27 142	4.20 687	2.29 704	1.58 696	10.20 715	16.97 725	9.42 721	5.02 708	1.67 679	1.28 646	4.68 705	5.03 708	3.37 695	5.92 708	6.16 717	9.47 728	2.82 714	3.18 716	3.60 713	1.53 702

USTest	8.10 713	7.17 718	8.96 709	9.25 719	9.05 714	15.27 719	23.78 727	9.96 722	9.47 715	5.94 712	6.75 712	7.80 714	7.48 714	8.83 716	11.21 722	2.21 708	3.56 716	2.86 715	3.20 717	5.02 718	4.16 716

MADNet++	2.79 694	2.11 705	2.97 639	2.49 706	2.28 703	2.95 699	2.31 706	2.67 699	2.47 696	3.03 704	3.13 698	2.70 688	2.92 694	4.10 701	4.48 700	2.68 709	2.24 713	3.04 716	2.44 713	2.37 706	2.34 712

DGTPSM_ROB	8.89 716	5.62 715	12.25 719	5.92 716	11.32 717	8.54 713	24.18 728	6.40 715	13.49 722	5.15 709	11.46 720	6.19 712	10.92 720	7.00 711	13.72 723	4.47 713	7.65 720	3.92 717	7.45 724	4.38 716	7.87 725

DPSMNet_ROB	9.48 718	5.64 716	13.01 723	8.82 718	11.82 718	8.54 713	24.20 729	6.41 716	13.65 725	5.32 711	11.47 721	6.33 713	10.92 720	7.69 712	13.89 724	7.25 725	8.19 724	5.06 718	7.78 725	5.31 719	8.26 726

DGSMNet	2.89 697	0.63 446	3.18 659	3.43 713	4.17 710	2.57 697	6.98 719	0.97 588	0.83 595	0.56 451	1.86 669	0.79 561	0.62 564	1.64 547	1.39 625	4.61 714	5.01 719	5.17 719	4.71 719	4.44 717	4.19 717

Selective-IGEV-i1pa	9.22 717	12.57 725	9.49 712	2.20 702	1.49 694	16.83 722	8.03 720	14.34 728	11.26 717	10.52 718	15.24 725	14.52 727	11.94 727	18.22 732	9.78 719	7.79 726	3.09 715	5.20 720	2.49 714	2.46 708	6.90 722

HanzoNet	7.64 712	2.86 712	5.05 692	7.01 717	3.97 709	2.18 691	1.34 688	3.37 709	4.05 706	13.17 723	10.58 716	10.73 718	16.52 729	8.45 715	10.51 721	10.48 727	9.72 729	5.59 721	13.46 729	6.84 721	6.83 721

iinet-test	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

IINet	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

PML	23.15 732	16.83 726	7.78 705	5.49 715	9.93 716	51.13 747	104.50 750	5.76 714	13.62 724	37.30 749	105.93 750	30.86 746	23.50 737	12.07 719	7.87 715	6.30 718	2.12 712	6.32 724	2.43 712	10.44 726	2.90 714

DPSM_ROB	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

DPSM	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

Hybrid-DGEV	24.86 738	22.58 740	25.22 740	26.11 737	25.76 733	39.92 743	57.06 744	29.03 745	29.01 748	21.12 735	22.64 740	24.13 737	23.91 743	26.46 742	30.82 739	14.27 732	16.70 734	13.09 727	14.83 735	17.78 728	16.71 732

RAFT-FEzeroshot	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

RAFT-FE	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

CasAABBNet	24.81 736	22.53 736	24.83 736	26.08 734	25.74 732	39.86 741	57.06 744	28.87 741	28.83 744	21.16 739	22.54 739	24.22 740	23.89 742	26.38 737	30.87 741	14.25 728	16.71 735	13.09 727	14.81 731	17.78 728	16.71 732

FlowAnything	24.85 737	22.54 737	25.10 738	26.11 737	25.76 733	39.86 741	57.00 741	28.89 742	28.87 745	21.31 741	22.68 742	24.22 740	23.87 738	26.39 740	30.89 745	14.26 729	16.78 739	13.10 731	14.90 736	17.78 728	16.69 731

Selective-RAFT-Error	24.87 739	22.59 741	25.14 739	26.13 739	25.82 737	39.93 744	57.03 742	28.97 743	28.95 746	21.21 740	22.65 741	24.25 742	23.98 744	26.43 741	30.83 740	14.27 732	16.71 735	13.10 731	14.82 732	17.82 733	16.76 737

LSM0	26.58 741	22.63 742	25.88 741	30.13 741	52.21 749	39.94 745	56.74 740	28.97 743	28.72 741	21.14 736	22.26 736	24.43 743	23.88 739	26.54 744	30.87 741	14.32 734	16.55 732	13.12 733	14.71 730	17.92 734	20.60 740

fast-reg	25.26 740	22.76 743	26.49 743	26.66 740	27.60 739	41.51 746	57.03 742	28.84 738	28.98 747	20.78 733	22.21 735	23.55 736	23.30 736	26.97 746	31.44 746	14.39 735	16.67 733	15.16 734	15.84 737	18.23 736	16.71 732

U	3.37 704	0.17 3	0.91 115	0.26 189	13.79 725	19.19 729	0.15 44	0.41 89	0.31 39	0.17 42	0.18 54	0.27 211	0.15 53	0.21 10	0.16 37	0.09 145	0.06 24	17.88 735	12.81 728	0.10 109	0.08 51

Selective-IGEV-i16pa	47.65 748	67.17 748	7.20 704	2.47 705	2.32 704	116.02 750	1.42 695	90.41 751	82.69 750	32.69 748	90.10 749	60.10 749	84.41 750	129.53 751	52.52 748	50.16 746	15.10 731	18.00 736	9.63 726	0.94 676	40.09 749

DPSimNet_ROB	17.97 728	20.20 734	24.98 737	17.62 728	15.92 726	21.53 734	21.00 726	13.70 726	15.61 729	23.89 744	14.69 724	22.87 733	24.58 745	12.70 724	14.56 727	18.48 736	12.91 730	20.21 737	12.05 727	17.76 727	14.17 730

HaxPig	19.86 729	22.40 735	22.34 731	17.95 729	17.95 728	11.77 717	11.89 722	16.02 732	15.89 730	21.10 734	21.41 734	18.74 731	18.39 730	20.08 734	19.69 733	23.63 742	23.22 741	24.06 738	23.69 739	23.00 738	23.95 741

LRCNet_RVC	13.74 726	19.30 727	12.75 722	19.46 730	12.69 722	1.86 677	0.41 531	12.33 723	1.05 635	15.77 727	18.83 732	12.62 726	8.70 717	12.21 720	9.62 718	22.22 738	8.37 727	25.85 739	24.01 740	19.32 737	17.44 738

ASD4	21.52 730	19.65 728	22.13 730	22.45 732	16.42 727	23.29 736	30.71 738	33.06 746	17.47 732	24.18 745	14.11 723	21.71 732	15.88 728	21.06 735	18.11 732	19.78 737	17.78 740	26.52 740	20.33 738	27.03 739	18.73 739

MEDIAN_ROB	23.96 733	27.05 744	26.39 742	22.16 731	22.13 730	16.12 721	13.97 723	20.24 733	20.05 733	25.50 746	25.31 744	22.96 734	22.63 735	24.39 736	23.24 737	28.20 743	27.23 745	28.62 741	27.75 743	27.50 740	27.76 744

AVERAGE_ROB	26.93 742	30.34 745	29.27 745	25.82 733	25.34 731	19.48 731	15.17 724	23.55 737	23.00 740	28.45 747	27.87 745	26.25 744	25.86 746	26.96 745	25.55 738	31.30 744	30.07 746	31.76 742	30.81 744	30.79 744	30.93 745

Anonymous_1	22.91 731	11.20 722	12.13 718	12.75 724	26.28 738	19.43 730	27.92 735	14.08 727	13.61 723	14.96 726	10.58 716	11.26 722	11.19 724	12.55 723	14.57 728	38.28 745	7.88 723	34.96 743	63.99 746	89.57 750	10.94 729

RSGM-EC	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

acva	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

FADE	15.89 727	3.00 713	8.70 707	2.11 701	2.94 706	1.19 653	0.91 660	5.00 712	2.49 697	1.25 659	1.19 640	3.05 691	7.02 713	8.02 713	5.31 707	94.83 750	35.90 747	65.83 746	66.18 747	1.66 698	1.30 696

xxxxx1	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

tt_ll	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

ff	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

real-time stereo	59.15 749	68.17 749	49.34 747	68.99 747	48.18 748	71.52 748	54.71 739	69.07 750	50.45 749	68.17 750	48.75 748	69.88 750	48.95 749	69.43 749	50.54 747	67.66 749	48.69 750	68.19 750	48.16 745	67.19 749	47.01 750

test_example2	115.39 750	123.23 750	94.57 749	115.52 748	123.55 750	101.63 749	114.33 751	53.41 749	99.48 751	134.90 751	135.05 751	85.83 751	85.11 751	111.32 750	106.15 751	152.55 751	205.26 751	99.78 751	114.96 751	140.96 751	110.20 751

ccccc	291.34 751	297.21 751	347.09 751	374.70 751	380.44 751	203.92 751	213.88 752	216.32 752	172.72 752	203.37 752	218.57 752	215.01 752	258.31 752	312.78 752	341.56 752	412.57 752	356.13 752	256.09 752	227.69 752	428.88 752	389.64 752

Low-res two-view benchmark